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APPLICATIONS DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET CONSTRUCTION INTERACTIVE DE SAVOIR POUR LA FORMATION CONTINUE ET L’AIDE AU DIAGNOSTIC EN CANCEROLOGIE UROLOGIQUE. PREMIERS RESULTATS CONCRETS.

Introduction : Des techniques d’intelligence artificielle appliquées à la construction interactive de savoir sont développées par le LIRMM-CNRS dans le domaine industriel ou l’enseignement. Nous appliquons à l’urologie ces outils de construction interactive d’ontologies et gestion de contraintes.

L’objectif est d’aider la démarche d’évaluation et d’amélioration de pratique des urologues et leur proposer une formation continue en créant un dialogue rationnel avec leur système informatique dans leur exercice médical

Méthode : Le système d’information constitué est novateur en médecine. Il propose des jugements non censurant sur les savoirs ou les pratiques. Il assiste les processus d’accès immédiat à une information pertinente de vérification des connaissances et de comparaison de pratiques de manière à :

– évaluer et valider (en temps réel) sa proposition thérapeutique

– rendre disponible les éléments significatifs des recommandations de pratiques du CCAFU adaptés à la situation clinique du patient, identifiée

– visualiser les statistiques sur sa pratique antérieure dans les situations analogues et celle regroupée de l’ensemble des urologues participants.

Pour valider la faisabilité du transfert de technologie dans un domaine médical, les outils développés par le LIRMM ont été appliqués sur une base de cas cliniques d’onco-urologie (prostate) et aux recommandations CCAFU.

La base pilote interactive de données et de connaissances a été testée et enrichie par les internes de la région, les étudiants que nous préparons au concours de l’Internat et notre groupe régional d’urologues et d’oncologues. Une grille de saisie des cas cliniques et des référentiels permet d’intégrer progressivement toute pathologie si l’on dispose d’un référentiel de pratiques validé, transcriptible dans le langage informatique spécifique.

Conclusions : La validation de cette étape de faisabilité sur ces cas cliniques formels nous autorise à introduire actuellement ces techniques d’intelligence artificielle et de construction interactive de savoirs dans des logiciels de saisie et de gestion de dossiers médicaux. Ils apportent en situation clinique une réponse réelle d’aide au diagnostic et à la proposition thérapeutique.

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