Les algorithmes d’apprentissage automatique ou d’apprentissage profond, en santé comme ailleurs, s’appuient sur des quantités importantes de données. Comme pour les autres algorithmes d’apprentissage, la question des biais se pose. Qu’en sera-t-il de la médecine dite prédictive ? Quelle crédibilité ? Quelles seront les responsabilités en cas d’erreur de prédiction ? Quelle latitude aura le patient pour prendre sa santé en main et pour protéger ses données ? La multiplicité des objets connectés de santé va également participer à la diffusion des données de santé, à leurs traitements voire leurs croisements
Écrans, claviers, souris, plateformes, internet des objets et « intelligence » artificielle envahiss...
L’un des principaux objectifs de ce colloque est d’interroger la façon dont les représentations et l...
L’utilisation croissante des technologies numériques dans le domaine de la santé pose question. Si l...
International audienceLargement négligée, la question de la responsabilité du médecin face aux algor...
Avec l’avènement du monde des données massives, François Ewald dans son projet « France 2025 » nous ...
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Après un bref rappel des premières études qui ont conduit à l’étude systématique des effet...
Les liens entre santé et numérique sont de plus en plus présents dans notre quotidien voire paraisse...
Sommaire du numéro :http://archive-edutice.ccsd.cnrs.fr/edutice-00000858La prévention reste alors un...
Les bouleversements qui touchent actuellement le domaine de la santé conduisent plus que jamais les ...
La médecine prédictive a pour but d’identifier des êtres humains à risque de développer une maladie ...
L''analyse des interactions entre les trois pôles (l''apprenant, le formateur et le savoir.) d''une ...
La médecine prédictive a pour but d’identifier des êtres humains à risque de développer une maladie ...
Écrans, claviers, souris, plateformes, internet des objets et « intelligence » artificielle envahiss...
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