Type(s) de contenu et mode(s) de consultation : Texte noté : sans médiation

Auteur(s) : El Bakri, Adnan (1986-....). Auteur du texte  Voir les notices liées en tant qu'auteur

Titre(s) : Prédire l'évolution du cancer avec l'intelligence artificielle [Texte imprimé] / par le Dr Adnan El Bakri,...

Publication : Bussy-Saint-Georges : JDH éditions, DL 2021

Impression : impr. en Allemagne

Description matérielle : 1 vol. (199 p.) : ill. en coul. ; 22 cm

Collection : Hippocrate & Co

Lien à la collection : Hippocrate & co  Voir toutes les notices liées

Note(s) : IndexTexte remanié de : Thèse d'exercice : Médecine : Reims : 2019

Sujet(s) : Médecine prédictive  Voir les notices liées en tant que sujet Intelligence artificielle en médecine  Voir les notices liées en tant que sujet Cancer -- Diagnostic  Voir les notices liées en tant que sujet

Indice(s) Dewey :  610.285 63 (23e éd.) = Médecine et santé - Informatique appliquée - Intelligence artificielle  Voir les notices liées en tant que sujet

Identifiants, prix et caractéristiques : ISBN 978-2-38127-131-6 (br.) : 49 EUREAN 9782381271316

Identifiant de la notice  : ark:/12148/cb467296400

Notice n° :  FRBNF46729640

Résumé : La prédiction en santé nécessite l'analyse numérique de données massives. Or en pratique, l'information médicale est centralisée, très peu partagée et insuffisamment structurée, ce qui représente un frein à l'application de l'intelligence artificielle. Face à ce constat, l'objectif était d'étudier l'intérêt de la e-santé dans le partage et la structuration des données médicales puis de proposer une nouvelle solution technologique décentralisée et plus adaptée. Après une revue de la littérature scientifique, une étude de cas-témoin multicentrique a été d'abord conduite en utilisant la micro-spectroscopie infrarouge appliquée sur les pièces tumorales d'une cohorte rétrospective de 100 patients opérés d'un cancer du rein et suivis pendant 5 ans. Il ressort de ce travail de thèse que la e-santé et les nouvelles technologies digitales peuvent permettre un partage plus efficace et une meilleure structuration des données de santé dans l'optique d'une médecine prédictive. Ce travail ouvre la voie à un changement de paradigme, une révolution dans le monde médical, avec la possibilité, entre autres, d'exploitation prospective de données médicales en vie réelle et d'alimentation continue des nouveaux Départements Médico-Universitaires (DMU), tout en mettant le patient au centre d'un parcours de soins connecté et mieux coordonné. [source éditeur]

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