Intelligence artificielle et réutilisation de données de santé : un chemin cahoteux
Channel: Emmanuel Chazard
Date: 2020-04-16

Diaporama en PDF mis à jour : http://chazard.org/emmanuel/pdf_cours/chazard_bigdatareuse_6_chemin_cahoteux.pdf

Cette vidéo montre, en prenant l'exemple d'un projet d'intelligence artificielle en santé par réutilisation de données, les embûches rencontrées par des chercheurs. Elle tire 18 leçons successives de ce projet, allant de l'extraction de données à l'implémentation en vie réelle d'un module d'IA. Plan :

- préambule 0:01
- présentation du cas d'étude 0:49
- chargement des données dans un entrepôt 1:35
     * leçon 1 : non-utilisation des terminologies
     * leçon 2 : qualité des données orientées par l'utilisation initialement prévue
- contrôle qualité des données 6:01
     * leçon 3 : analyse métier des distributions
- Extraction de caractéristiques 8:11
     * leçon 4 : les cliniciens ne peuvent pas interroger directement de telles données
     * leçon 5 : un informaticien ou statisticien ne peut savoir quelles informations sont importantes
     * leçon 6 : cette extraction nécessite une connaissance métier et algorithmique
     * leçon 7 : certaines fonctions (critères internationaux) doivent être partagées
     * leçon 8 : l'extraction de caractéristiques dépend fortement de la finalité de l'étude
- Recherche d'associations par machine learning / data mining / intelligence artificielle de niveau 2 16:55
     * leçon 9 : bien connaître les méthodes statistiques
     * leçon 10 : optimiser les données pour répondre à la question
     * leçon 11: spécialiser les variables à expliquer
     * leçon 12 : interpréter et filtrer les résultats
     * leçon 13 : les méthodes en black box semblent peu utilisables
     * leçon 14 : toujours revenir aux cas cliniques... souvent décevant !
- Contextualisation : des statistiques à l'implémentation 23:31
     * leçon 15 : le risque est contextuel ; le lieu est un proxy pour des variables latentes
     * leçon 16 : tout faire pour réduire l'over-alerting
     * leçon 17 : s'intégrer dans un workflow réaliste
     * leçon 18 : économiser le temps des travailleurs les plus qualifiés
- Bilan, conclusion 29:15