MUNICH - Nous entrons dans une période de profonde mutation de la médecine, à mesure que les méthodes de recherche traditionnelles sont associées à une puissance de calcul phénoménale et une énorme abondance de nouvelles données. Tout récemment, Google a annoncé avoir développé un système d'intelligence artificielle (IA) capable de surpasser les radiologues dans la détection du cancer du sein. Cet exemple n’est que le dernier en date de la manière dont l'apprentissage machine et les mégadonnées conduisent à de nouveaux diagnostics, découvertes et traitements médicaux. Il est toutefois nécessaire, pour concrétiser l'énorme potentiel de l'IA, d’élaborer une approche pragmatique et mondialement reconnue pour guider la collecte et l'utilisation des « données de vie réelle ».
MUNICH - Nous entrons dans une période de profonde mutation de la médecine, à mesure que les méthodes de recherche traditionnelles sont associées à une puissance de calcul phénoménale et une énorme abondance de nouvelles données. Tout récemment, Google a annoncé avoir développé un système d'intelligence artificielle (IA) capable de surpasser les radiologues dans la détection du cancer du sein. Cet exemple n’est que le dernier en date de la manière dont l'apprentissage machine et les mégadonnées conduisent à de nouveaux diagnostics, découvertes et traitements médicaux. Il est toutefois nécessaire, pour concrétiser l'énorme potentiel de l'IA, d’élaborer une approche pragmatique et mondialement reconnue pour guider la collecte et l'utilisation des « données de vie réelle ».