Une brève histoire des sciences computationnelles

2021 ◽  
Author(s):  
Christophe Gauld
Keyword(s):  
Deep Learning ◽  
Histoire Des Sciences ◽  
Pratique Clinique

La médecine actuelle peut s’ancrer dans un paradigme nommé « computationnel ». La notion de computation vient du latin "computatio", qui renvoie au calcul (ou opération). Selon Turing, les sciences computationnelles correspondent, au sens large, à toute science du calcul. De ce fait, l’intelligence artificielle, vaste domaine scientifique largement résumé actuellement à l’apprentissage automatique (dont fait partie l’apprentissage profond, ou deep learning), est une science computationnelle. Ainsi, une part non négligeable de la médecine actuelle s’intègre dans le paradigme des sciences computationnelles, dont les enjeux mêlent à la fois la philosophie, la pratique clinique, les technologies numériques, les méthodes d’analyses de données, la modélisation des maladies et des comportements et l’étude des phénomènes physiologiques. Nous cherchons dans cet article à décrire le terme de « computationnel » en le réinsérant dans le contexte historique des sciences cognitives. Nous veillerons à ne détailler aucun enjeu normatif ni éthiques, en retraçant uniquement une historiographie du concept.

Une brève histoire des sciences computationnelles

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2021 ◽  
Author(s):  
Christophe Gauld
Keyword(s):  
Deep Learning ◽  
Histoire Des Sciences ◽  
Pratique Clinique

La médecine actuelle peut s’ancrer dans un paradigme nommé « computationnel ». La notion de computation vient du latin \textit{computatio}, qui renvoie au calcul (ou opération). Selon Turing, les sciences computationnelles correspondent, au sens large, à toute science du calcul. De ce fait, l’intelligence artificielle, vaste domaine scientifique largement résumé actuellement à l’apprentissage automatique (dont fait partie l’apprentissage profond, ou \textit{deep learning}), est une science computationnelle. Ainsi, une part non négligeable de la médecine actuelle s’intègre dans le paradigme des sciences computationnelles, dont les enjeux mêlent à la fois la philosophie, la pratique clinique, les technologies numériques, les méthodes d’analyses de données, la modélisation des maladies et des comportements et l’étude des phénomènes physiologiques. Nous cherchons dans cet article à décrire le terme de « computationnel » en le réinsérant dans le contexte historique des sciences cognitives. Nous veillerons à ne détailler aucun enjeu normatif ni éthiques, en retraçant uniquement une historiographie du concept.

Deep Learning

2009 ◽  
Author(s):  
Stellan Ohlsson
Keyword(s):  
Deep Learning

Intelligence artificielle : le futur de l’Orthodontie ?

2019 ◽  
Vol 53 (3) ◽  
pp. 281-294
Author(s):  
Jean-Michel Foucart ◽  
Augustin Chavanne ◽  
Jérôme Bourriau
Keyword(s):  
Big Data ◽  
Deep Learning ◽  
Intelligence Artificielle ◽  
Set Up

Nombreux sont les apports envisagés de l’Intelligence Artificielle (IA) en médecine. En orthodontie, plusieurs solutions automatisées sont disponibles depuis quelques années en imagerie par rayons X (analyse céphalométrique automatisée, analyse automatisée des voies aériennes) ou depuis quelques mois (analyse automatique des modèles numériques, set-up automatisé; CS Model +, Carestream Dental™). L’objectif de cette étude, en deux parties, est d’évaluer la fiabilité de l’analyse automatisée des modèles tant au niveau de leur numérisation que de leur segmentation. La comparaison des résultats d’analyse des modèles obtenus automatiquement et par l’intermédiaire de plusieurs orthodontistes démontre la fiabilité de l’analyse automatique; l’erreur de mesure oscillant, in fine, entre 0,08 et 1,04 mm, ce qui est non significatif et comparable avec les erreurs de mesures inter-observateurs rapportées dans la littérature. Ces résultats ouvrent ainsi de nouvelles perspectives quand à l’apport de l’IA en Orthodontie qui, basée sur le deep learning et le big data, devrait permettre, à moyen terme, d’évoluer vers une orthodontie plus préventive et plus prédictive.

La phylogenèse, un révélateur des mythes adolescents de S. Freud

2019 ◽  
Vol 58 (1) ◽  
pp. 50-55
Author(s):  
Florian Houssier
Keyword(s):  
Pratique Clinique

Freud cesse toute tentative de théorisation approfondie de l’adolescence après 1905 alors que sa clinique des « jeunes gens » infiltre une grande part de sa pratique clinique. Nous soutenons l’hypothèse que le mythe de la horde primitive résulte notamment d’une persistance de la question de l’adolescence à travers l’articulation entre Histoire, théorie psychanalytique et l’adolescence de Freud lui-même. Il relie ainsi mémoire individuelle et collective.

Primäre ZNS-Lymphome: Vollautomatisierte Detektion und Segmentierung auf multiparametrischen MRT-Datensätzen mittels Deep-Learning

2020 ◽  
Author(s):  
L Pennig ◽  
L Lourenco Caldeira ◽  
C Hoyer ◽  
L Görtz ◽  
R Shahzad ◽  
...  
Keyword(s):  
Deep Learning
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