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02 - 03 Juin
2022

Journée d'étude et colloque

Algorithmes et modélisations Médecine personnalisée

Aide à la décision médicale à l'ère de l'IA : savoirs, pratiques, valeurs

Journées d’étude organisées par Nantes Université (Laboratoire Centre François Viète), le Programme DataSanté & l’Université de Technologie de Compiègne (Laboratoire COSTECH).

Lieu:  Nantes Université, Faculté des Sciences et des Techniques – Amphi Pasteur

Journées ouvertes au public et un accès sera proposé en hybride.
Un lien de connexion zoom sera fourni sur inscription uniquement auprès de Mathilde Lancelot:

Résumé:

Les systèmes d’aide à la décision médicale (ou SADM), notamment à base d’apprentissage automatique, sont désormais placés sous le signe de la médecine « personnalisée » et de « précision » : ils doivent en effet contribuer à améliorer la capacité des médecins à adapter plus finement les diagnostics, les pronostics et les choix thérapeutiques à chaque patient.e, et à mieux anticiper la spécificité de chaque trajectoire de maladie. Dès lors, ces dispositifs méritent d’être examinés au regard de différents enjeux qui ont été soulevés à propos des technologies de la médecine personnalisée : enjeux épistémologiques (dans quelle mesure les SADM contribuent-ils à reconfigurer la fabrique des savoirs médicaux et le raisonnement clinique ?) ; enjeux socio-anthropologiques (quels sont les effets du déploiement de ces dispositifs sur les pratiques et les professions médicales ?) ; enjeux éthiques et règlementaires (dans quels termes les SADM conduisent-ils à reconsidérer le droit des patients à l’information et à l’explication, la protection des données de santé et la confidentialité ? Quels effets ces dispositifs ont-ils sur les valeurs des professionnels du soin ?).Ces questionnements font l’objet de deux programmes de recherche pluridisciplinaires. Le premier (coord. X. Guchet), Machine Learning Decision Support Systems in Oncology: Epistemological, Ethical and legal Issues, financé par l’Institut National du Cancer, vise à étudier l’implantation du machine learning en cancérologie. Le second (coord. M. Lancelot), Étude de l’outil d’aide algorithmique d’aide à la décision médicale MS Vista, financé par la Fondation de Recherche sur la Sclérose en plaques, analyse le déploiement en cours d’un tel système dans le cadre de la prise en charge de la sclérose en plaques.

Les deux journées d’étude, à l’initiative des coordinateurs de ces deux programmes de recherche et du coordinateur du programme DataSanté (S. Tirard), réunissent des chercheur.e.s en sciences humaines et sociales spécialistes du champ de la santé et des pratiques médicales ainsi que chercheur.e.s/concepteurs-trices de ces dispositifs d’aide à la décision médicale.

 

Programme :

JEUDI 2 JUIN 2022

  • 14h : Accueil
  • 14h15 : Introduction (M. Lancelot, X. Guchet, S. Tirard)
  • 14h30-15h45: Pierre-Antoine Gourraud et Chadia Ed-Driouch, Nantes Université « MS Vista, système d’aide à la décision clinique pour la sclérose en plaques : projection de données individuelles dans un contexte personnalisé de références »

Pause

  • 16h-17h15: Paul Véron, Nantes Université « Les systèmes d’aide à la décision modifient-ils l’appréhension juridique de la décision médicale ? »

 

VENDREDI 3 JUIN 2022

  • 9h : Accueil
  • 9h15-10h30 : Giulia Anichini, Nantes Université « IA en radiologie : une analyse des usages des nouveaux systèmes d’aide à la détection »
  • 10h30-12h: Gérald Gaglio & Jean-Sébastien Vayre, Université Côte d’Azur « Cerner l' »Intelligence Artificielle » en radiologie : démarche d’enquête et premiers résultats »

12h-14h : Déjeuner

  • 14h-15h15Léo Mignot, Université de Bordeaux « Les régulations de l’IA en radiologie : entre promesses industrielles et réappropriations professionnelles »
  • 15h15-16h30: Federico Cabitza, Université de Milan « The proof of the pudding: shortcomings of evaluating medical AI in terms of accuracy and how to better validate these decision aids »
  • 16h30 : Conclusion et perspectives

Lieu

Faculté des sciences et des techniques, Nantes