Les Intelligence réalité mixte et objets connectés · Intelligence artificielle, ... • double...

Intelligence artificielle, réalité mixte et objets connectés

Les ateliers

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SOMMAIRE

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1. Stratégie IA France par Cédric Villani

2. IA : définition et lien avec le monde médical, S. Canu

3. Les objets connectés, J-P. Blanchère

4. POC réalité mixte, Oreka ingénierie, Dr Giovanetti

5. Echanges avec la salle

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L’Intelligence Artificielle :  définition et liens avec le monde médical

Stéphane Canua s i . i n s a - rouen . f r / enseignants/~scanu

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Des nouveaux outilsd’aide au diagnostic

lecture de radio  Therapixel

analyse d’ECG  CardioLogs

http://www.therapixel.com/ https://cardiologs.com/

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Données et corrélationsDétection de mélanome de la peau  130 000 imagesTaux  d’erreur  28  %   (humain 34 %)

The Digital Mammography DREAM Challenge  640 000 mammographies (1209 participants)  5 %  de  faux positif en moins

Analyse du rythme cardiaque  500 000 ECGPrécision 92.6 %   (humain 80.0 %) sensibilité de 97 %

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La génomique, reine du big data1000 euros le séquençage complet de l’ADN3 milliards debasesLe projet de recherche All of Us : cohorte d’un million  plusieurs  dizaines de  pétaoctets (Po) de données par an

vlab.org/events/deep- genomics/, allofus.nih.gov, theconversation.com/la- genomique-reine-du- big-data- 84155

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et pendant ce temps chez  Google

DeepMind Health (deep learning)  Verily  (génétique, google health)

Calico (Résoudre – pas  soigner  – le cancer)

https://deepmind.com/applied/deepmind- health/

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Qu’est‐ce que l’intelligence artificielle ?

Il n’y a pas  de  définition  consensuelle  de  l’IA• faq :  ht tp: / /www-formal .s tanford.edu/ jmc/what isai /

Tentative de  définition  (intelligence calculatoire) :• capacité des machines de raisonner, planifier, apprendre, percevoir et  

traiter les  informations  (comme l’esprit  humain ?).• nous aider : accéder à l’information, à décider, dialoguer, traduire,  

soigner, conduire, coder, prévoir,  surveiller,  composer, jouer…

La recherche  en  IA :• double  objectif :  comprendre  ce  qu’est l’intelligence et  la reproduire.• un champ d’étude interdisciplinaire : l’informatique, les neurosciences,  la 

psychologie,  la linguistique  et  la philosophie.

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Deux types d’IALong term  AI : comprendre l’intelligenceShort term  AI (applied AI) : deep  learning  (apprentissage  statistique)

https://bootstraplabs.com/blog/2016/03/02/ai- is-going- to-change- everything/

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https://blogs.nvidia.com/blog/2016/07/29/whats- dif ference-art i f ic ia l - intel l igence-machine- learning-deep- learning-ai/

L’IA  d’aujourd’huic’est l’apprentissage profond

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Réseaux de neurones :  assimiler les  données

https://beamandrew.github.io/deeplearning/2017/02/23/deep_learning_101_part1.html

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The caltech 101 database  (2004)

101 classes,30 images par  catégorie

... and the winner is  NOT  a deep  network

• pas  assez d’images

in What   is the Best  Multi‐Stage  Architecture  for  Object  Recognition?    Jarrett  et al,  2009

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The image net database(Deng et al.,  2012)

ImageNet =   15 million labeled  high‐resolution images of  22,000  categories.

1000 categories.1.2 million training images,  150,000 testing images. www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/

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La nouvelle modeen traitement d’images

shallow approachesdeep learning Y .   LeCun  StatLearn tutorial

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Deep architectureand the image net

Alex net  [Krizhevsky, Sutskever,  Hinton,  2012]

60 millions de paramètres2 GPURegularization tricks

• data augmentation• dropout

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L’apprentissage profond et image net

Année de publication2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

35

30

25

20

15

10

5

0

152 coucheserreur top-5 en %nombre de couchesperformance humaine

• 2012 Alex Net• 2013 ZFNet• 2014 VGG• 2015 GoogLeNet / Inception • 2016 Residual Network

karpathy’s blog:  karpathy.github.io/2014/09/02/what‐ i ‐ learned ‐ from‐competing‐against‐a‐convnet‐ on‐ imagenet/

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L’apprentissage profond pour la perception

Reconnaissance de la parole, traduction automatique,  le  texte  :  répondre à des questions

Planifier :  Alpha GOLes véhicules autonomes (drones  et robotique)

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Conclusion

L’IA aujourd’hui :• réseaux de  neurones profond• assimilation de  données (beaucoup)• détection de  corrélations• parfois mieux que  nous

La médecine  au  delà  des corrélations :• du  bon usage  de outils• du bon usage des  données médicales• ce qui pourrait marcher  demain. . .

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Des questions ?

ht tp : / / as i . insa - rouen . f r / ense ignan ts /~scanu/

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Les objets connectés en santéDr J.‐P. Blanchère, Responsable e‐santé Pôle TES

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DEFINITION

Les objets connectés sont des ‐ capteurs par exemple de la traçabilité des biens, ‐ de surveillance de la qualité de l’air, de la température, du niveau sonore, de l'état d'un bâtiment. 

‐ capteurs de tous les appareils électroménagers communicants etc…

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Les OC en santé vont permettre

• Dans un hôpital la localisation du patient, des professionnels de santé, des matériels médicaux,

• Dans un laboratoire de biologie médicale les OC permettent la traçabilité des échantillons, depuis leurs points de collecte,

• La traçabilité du médicament pour un suivi de l’observance du traitement

• En télémédecine la mesure de différents paramètres (TA, ECG, …)

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QUANTITE D’OC DANS LE MONDE• Tous OC

• en 2017, 8,3 milliards • 2020 80 milliards

• OC en santé : • en 2017, 73 millions• 2020 161 millions

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La croissance sera principalement portée par 3 tendances• la hausse de la moyenne d’âge de la

population mondiale, • la prévalence des maladies chroniques

(comme le diabète)• la demande croissante de solutions de remise

en forme

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QU’EST‐CE QUE L’INTERNET DES OBJETS

• L’IoT caractérise des objets connectés ayant leur propre identité numérique et capables de communiquer les uns avec les autres

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L’IoT appliqué à la santé est dominé

• Par les bracelets, montres ou tout vêtement connecté = 60 %

• La croissance est prévisible pour les dispositifs liés à la surveillance des patients en temps réel avec une demande particulière pour les capteurs implantés

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Et les DM

• Ils peuvent être connectés• Ils exigent la protection des données, des

solutions de cybersécurité, un marquage CE.

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Quel lien entre IoT et IA?

• Ensemble, ils vont aider au diagnostic d’une maladie, à la prise de décision

• En cas de suivi à domicile, les capteurs connectés peuvent transmettre des données vitales des patients à une plateforme dotée d’IA qui saura faire appel à une infirmière en cas d’alerte

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IoT et datas

• Les OC sont les grands pourvoyeurs de données (les Datas)

• L’IA permettra leur analyse

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CHIRURGIE VASCULAIRE ET RÉALITÉ AUGMENTÉE

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CHIRURGIE VASCULAIRE ET RÉALITÉ AUGMENTÉE

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CHIRURGIE VASCULAIRE ET RÉALITÉ AUGMENTÉE

• RÉALITÉ AUGMENTÉE PER-OPÉRATOIRE: SALLE HYBRIDE

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CHIRURGIE VASCULAIRE ET RÉALITÉ AUGMENTÉE

• RÉALITÉ AUGMENTÉE PER-OPÉRATOIRE: SALLE HYBRIDE

Synchronisation table / statifApplications avancées

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CHIRURGIE VASCULAIRE ET RÉALITÉ AUGMENTÉE

• Fusion d’image

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• Fusion d’image

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CHIRURGIE VASCULAIRE ET RÉALITÉ AUGMENTÉE

Applications avancées: modalités multiples

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CHIRURGIE VASCULAIRE ET RÉALITÉ AUGMENTÉE

• Réalité augmentée: 40-50% des patients

• Réduction de dose: Membre inférieur: 60% (8,04Gy/cm2 vs 20,1Gy/cm2) Aorte: 30% (49,7Gy/cm2 vs 71Gy/cm2)

• Réduction de pdc: Membre inférieur: 30% (28cc vs 40cc) Aorte: 47% (55cc vs 95cc)

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Réalité mixte

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Réalité mixte

• Chirurgie: Localisation

lésionnelle Repérage

anatomique Diminution du

délabrement

• Endovasculaire:o Repérage accèso Diminution

complication ponction

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Réalité mixte

• Développement

• Accessibilité

• Périmètre d’indication et évaluation

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Conclusions

• Réalités augmentée et mixte: complément à la pratique

• Intérêt: sécurité du patient, résultat de la procédure

• Contraintes: changement des pratiques, mises à jour fréquentes, participation au développement ++

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merci