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Le 18 octobre 2017

PRÉPAREZ-VOUS POUR L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE. ELLE ARRIVE – ET MAINTENANT!

L’intelligence artificielle : ami ou ennemi? Sommes-nous confrontés à notre fin imminente en raison de cette technologie proliférante que d’innombrables films apocalyptiques de science-fiction ont décrite ou devrions-nous accueillir à bras ouverts cet humble serviteur serviable pour qu’il effectue les tâches inférieures dont nous ne voulons plus nous préoccuper? Anthony Panetta et Brett Miles de Pfizer nous ont aidés une fois de plus à obtenir des précisions sur ces questions importantes au cours de l’activité d’octobre du CMPQ.

Brett a ouvert la réunion par quelques renseignements généraux :

  • Les sites du CMPQ dans les médias sociaux sont opérationnels. Suivez-vous!
  • Le CMPQ a un nouveau partenaire pour les programmes éducatifs : Lundbeck.
  • De nouvelles entreprises se sont jointes à nos commanditaires : Ashfield Healthcare et EMREACH Inc.
  • De nouvelles entreprises se sont jointes à nos commanditaires : Ashfield Healthcare et EMREACH Inc.
  • La prochaine activité aura lieu le 22 novembre; elle consistera en une présentation sur la préparation des professionnels pharmaceutiques pour l’industrie pharmaceutique de l’avenir.
  • La conférence « L’art du Leadership » est une activité à venir pour laquelle le CMPQ offre un code promotionnel pour ceux qui sont intéressés à y assister.
  • Nous lancerons un sondage pour avoir vos commentaires au sujet d’une activité à venir. Merci de prendre le temps d’y répondre pour que nous sachions ce que vous pensez!
  • Merci à Fusion MD pour la publicité de cette activité et à Pfizer pour sa commandite.

Anthony Panetta a présenté ensuite les conférenciers de la soirée, le Dr John Reeves, M.D. (chef du service médical) et Lexi Kaplin (chef de la direction des produits) d’emojiHEALTH. Dans leur entreprise, ils se servent des technologies numériques pour transformer les soins de santé. Ils nous en ont appris beaucoup!

Ce que nous avons appris

1) Comment parler comme des pros de la technologie

Voici les principales définitions que vous devez connaître pour avoir l’air d’un accro du numérique :

Intelligence artificielle (IA) : un terme générique qui regroupe les situations dans lesquelles un ordinateur peut imiter les fonctions cognitives humaines. On peut visualiser l’IA comme un « écosystème » dans lequel « l’apprentissage automatique » est une sous-catégorie de l’IA et « l’apprentissage profond » est une sous-catégorie de « l’apprentissage automatique ».

Apprentissage automatique : capacité de l’ordinateur de prendre des points de données et d’améliorer ses fonctions de base. C’est la capacité d’apprendre de l’ordinateur par l’absorption d’information.

Apprentissage profond : technologie qui permet à un ordinateur de penser comme un humain en imitant les réseaux neuronaux d’un cerveau humain et en ayant des processus de réflexion.

2) L’IA est déjà chose courante

Les ordinateurs sont déjà en mesure d’effectuer des tâches comme :

  • Comprendre du texte écrit, même en langage familier, par exemple « ouais » au lieu de « oui ». cela s’appelle le traitement du langage naturel.
    • Par exemple : une question écrite qui demande à un ordinateur, « quels sont les effets secondaires du médicament X? »
  • Interpréter des communications orales, ce qui comprend la conversion en texte d’une demande orale, la recherche d’une réponse à la demande, puis la conversion de la réponse écrite en langage parlé. Cela s’appelle la reconnaissance vocale.
    • Par exemple : demander oralement à l’ordinateur « quels sont les effets secondaires du médicament X? »
  • Reconnaître des images, voir du texte à l’intérieur d’images. Cela s’appelle la reconnaissance d’image.
    • Par exemple : télécharger l’image d’un flacon de comprimés et obtenir la lecture de l’étiquette par l’ordinateur.

Les chercheurs s’efforcent d’améliorer l’apprentissage automatique, lequel est déjà largement accessible. L’apprentissage profond est encore en voie de développement, quoiqu’il en existe quelques applications.

3) Nous avons besoin de l’IA parce que la capacité d’attention de l’humain est moins longue que celle du poisson rouge

L’IA est une solution pratique pour les consommateurs parce qu’elle leur permet de se mobiliser par paliers et qu’elle facilite l’exécution de tâches répétitives. Nous, les humains, n’aimons pas attendre pour trouver le renseignement que nous cherchons, et nous n’avons pas le temps de faire des tâches ennuyantes que quelque chose d’autre peut exécuter. Selon Lexi, d’ici 2020, 85 % des interactions avec la clientèle seront gérées sans l’humain.

L’industrie pharmaceutique et les soins de santé seront touchés de quatre façons principales :

  • Les tâches répétitives
    • Par exemple : une appli qui permet aux patients de prendre des images d’affections cutanées et d’obtenir un diagnostic en temps réel
    • Par exemple : des assistants numériques cognitifs pour les médecins, pour analyser des images radiologiques et repérer plus rapidement et en toute fiabilité des défectuosités médicales simples, ce qui permet aux médecins de ses concentrer sur des cas plus complexes
    • Par exemple : un assistant qui se sert de la reconnaissance vocale pour répondre à une demande d’un médecin comme de rechercher des renseignements médicaux, inscrire des notes cliniques, vérifier des renseignements posologiques, vérifier les horaires, etc.
  • La médecine de précision
    • Tirer parti de la puissance de l’analyse prédictive pour analyser des interactions médicales au niveau moléculaire. Les applications comprennent les interactions génétiques, la création de vaccins, les biopsies visuelles, etc.
    • Par exemple : l’analyse des génotypes et des phénotypes pour comprendre les maladies avant leur survenue
    • Par exemple : la découverte de médicaments
    • Par exemple : le repérage de biomarqueurs pour effectuer et classifier une biopsie visuelle en temps réel à une échelle que les humains ne peuvent pas voir
    • Par exemple : la compatibilité des médicaments
    • Par exemple : la chirurgie assistée
  • L’extraction de données
    • Par exemple : l’utilisation de l’analyse prédictive pour comprendre des énormes ensembles de données afin d’obtenir à temps le meilleur traitement possible pour les patients
    • Par exemple : une appli qui utilise la reconnaissance vocale pour vérifier les symptômes d’un utilisateur dans une base de données puis qui offre une marche à suivre appropriée
    • Par exemple : analyse de factures pour déterminer si un médecin, une clinique ou un hôpital fait des erreurs de façon répétitive dans le traitement de maladies, afin d’aider les clients à améliorer leur service et à éviter des hospitalisations inutiles de patients
  • La mobilisation des clients
    • Par exemple : des robots conversationnels qui communiquent avec les clients et leur donnent les renseignements qu’ils veulent dans un format visuel, facilement assimilable et en petites portions, sur demande et sans friction

4) L’industrie pharmaceutique peut créer des robots conversationnels à présent

Voici quelques idées...

  • Robots pour patients pour les renseigner sur une maladie ou un produit
  • Robots pour études cliniques pour recruter et accueillir des participants
  • Robots pour professionnels de la santé pour aider à la vente de produits
  • Robots pour entreprises pour communiquer à l’interne avec votre équipe de vente

5) L’IA ne volera PAS votre emploi

L’IA a besoin des humains et les humains ont besoin de l’IA. La combinaison magique est 85 % du travail effectué par l’IA (les tâches chronophages et répétitives) et 15 % des tâches effectuées par les humains, sur lesquelles ils peuvent se concentrer et s’améliorer.


 

Justine Garner
Freelance Medical Writer
Email: jgarnerwriting@gmail.com
Cell: (514) 605-5109
www.jgarnerwriting.com
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