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Création de l’École de l’intelligence artificielle en santé du CHUM (Québec)

Le Centre hospitalier de l’Université de Montréal (CHUM) et l’Université de Montréal ont annoncé, le 14 novembre, la création de l’« École de l’intelligence artificielle en santé du CHUM » (ÉIAS).

L’ÉIAS « a pour objectif d’accompagner et de soutenir les acteurs des systèmes de santé dans l’appropriation, l’implantation et la valorisation de l’intelligence artificielle (IA) ».

Elle « traitera notamment des thèmes de l’acceptabilité (sociale, légale, éthique, etc.), de la transformation des métiers, des professions, des pratiques et des équipes, ainsi que de la transformation de l’organisation et du système de santé ».

« L’IA offre des possibilités sans précédent en santé, que ce soit par l’analyse des données massives pour mieux comprendre, détecter et traiter les maladies ou encore par la robotisation », souligne le communiqué.

« L’IA transformera de manière rapide et profonde les soins, l’enseignement, la recherche et la gestion des systèmes de santé. »

L’école « a comme objectif de soutenir les acteurs des systèmes de santé au sein de cette transformation en mettant à leur disposition les éléments nécessaires au changement de culture, de structure organisationnelle, de gestion et d’accompagnement des intervenants et de mesures d’impact, tout au long du processus de transformation », a souligné le président-directeur général du CHUM, le Dr Fabrice Brunet.

« Elle est la première école de l’intelligence artificielle au monde issue d’un milieu francophone à se concentrer sur le développement des capacités humaines et l’implantation en milieu réel de l’IA, et permettra au CHUM et à l’Université de Montréal de rayonner internationalement grâce à une collaboration avec plus de 100 centres hospitaliers universitaires. »

« De manière progressive à compter de janvier 2019, elle offrira une programmation adaptée aux différentes clientèles et à leur niveau de maîtrise de l’IA. »

« Les départements et les services du CHUM en sont partie intégrante, à la fois comme milieux de stage et comme lieux d’implantation et d’expérimentation de l’IA. »

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Psychomédia avec source : Université de Montréal.
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Un détecteur de mensonge basé sur l’intelligence artificielle à l’essai à des frontières européennes

qui s’est tenu en octobre.

Le système iBorderCtrl doit être testé dans un projet pilote à des postes-frontière en Hongrie, Grèce et Lettonie dans le courant de l’année, a rapporté Euronews.

Le projet a été financé à hauteur de quatre millions d’euros par l’Union européenne via son projet Horizon 2020, selon Euronews.

Il « vise à accélérer le trafic aux frontières extérieures de l’Union européenne et de renforcer la sécurité grâce à un contrôle automatisé », a indiqué la Commission européenne.

Les voyageurs sont interrogés par un garde-frontière avatar qui leur pose des questions sur des sujets tels que les raisons de leur voyage et la façon dont ils se rendent à destination.

Le système de détection automatique des mensonges détermine si une personne ment ou dit la vérité par des signes presque imperceptibles, tels que des microgestes faciaux, explique Keeley Crockett, chercheure à la Manchester Metropolitan University, membre du consortium européen qui développe le logiciel.

iBorderCtrl donne un score de risque basé sur la véracité de l’utilisateur et les douaniers humains prennent les décisions finales.

Le système apprend de chaque personne qui l’utilise, expliquent les chercheurs. (Vidéo expliquant la technique de l’« apprentissage profond »)

Des résultats de recherche sur Google personnalisés selon votre réaction faciale et physiologique ?

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Psychomédia avec sources : Manchester Metropolitan University, Commission Européenne, iBorderCtrl.
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L’attraction entre deux personnes peut-elle être prédite grâce aux tests et à l’intelligence artificielle ?

Les sites de rencontre affirment souvent que l’attraction entre deux personnes peut être prédite à partir d’une combinaison de traits et de préférences. Une étude, publiée dans la revue Psychological Science, a vérifié si tel est le cas.

Samantha Joel, chercheuse en psychologie l’Université de l’Utah, et ses collègues (1) ont utilisé une technique d’intelligence artificielle pour tester si les caractéristiques individuelles peuvent prédire l’attrait lors de séances de « speed dating ».

L’algorithme, utilisant une technique dite d’apprentissage automatique, pouvait prédire quelles personnes avaient tendance à être considérées comme étant plus désirables et quelles personnes avaient une plus grande tendance à trouver les autres attrayants. Mais il ne pouvait prédire l’attrait qu’une personne en particulier avait pour une autre.

« L’attraction pour une personne en particulier peut être difficile ou impossible à prédire avant la rencontre », dit la chercheuse. « Il y a une expérience partagée qui se produit lorsque vous rencontrez quelqu’un, qui ne peut être prédite au préalable. »

Les chercheurs ont analysé des données de participants à un « speed dating ». Ils ont rempli des questionnaires sur plus de 100 traits et préférences, puis se sont rencontrés pendant 4 minutes. Ils ont ensuite évalué leur niveau d’intérêt et d’attraction pour chaque personne qu’ils ont rencontrée.

Avec plus de 100 caractéristiques, la chercheuse s’attendait à pouvoir prédire au moins partiellement l’attrait entre les gens. Mais la prédiction était nulle.

Alors que les sites de rencontres en ligne fournissent un service précieux en réduisant le champ de recherche et en identifiant des candidats potentiels, dit-elle, les outils actuellement disponibles « ne permettent pas de contourner le processus d’avoir à rencontrer physiquement une personne pour savoir comment vous vous sentez vis-à-vis d’elle ».

La science des relations a encore un long chemin à parcourir pour déchiffrer l’attraction romantique et ce qui fait que deux personnes cliquent, souligne le psychologue Paul W. Eastwick, coauteur.

« Il se peut que nous ne le découvrions jamais, que ce ne soit tout simplement pas prévisible », dit-il. « Le désir romantique ressemble peut-être plus à un tremblement de terre, impliquant un processus dynamique et relevant du chaos, qu’à une réaction chimique impliquant la bonne combinaison de traits et de préférences ».

Rencontres en ligne : ne pas tarder à se rencontrer en personne, conseillent des chercheurs

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(1) Paul W. Eastwick de l’Université de Californie à Davis et Eli J. Finkel de l’Université Northwestern.

Psychomédia avec sources : Association for Psychologial Science, Psychological Science
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Schizophrénie : l’amélioration du diagnostic grâce à l’intelligence artificielle est pour bientôt

L’intelligence artificielle d’IBM peut diagnostiquer la schizophrénie à partir d’images cérébrales. Ces travaux sont publiés dans la revue Schizophrenia (du groupe Nature).

Ces résultats permettent d’avancer les connaissances sur des marqueurs biologiques plus fiables et objectifs que les critères diagnostiques actuels, souligne le communiqué d’IBM et de l’Université de l’Alberta (Canada).

Cette étude fait également progresser la compréhension de la neurobiologie de la maladie, ce qui devrait mener à l’amélioration du traitement et de la gestion de la maladie, souligne Serdar Dursun, professeur de psychiatrie et de neurosciences à l’Université de l’Alberta. Un nombre important de connexions anormales, qui peuvent être explorées dans des études futures, a été découvert, explique-t-il.

Les chercheurs ont analysé des données anonymisées d’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle de personnes atteintes de schizophrénie ou de troubles schizo-affectifs et de personnes en santé.

Les images d’IRMf mesuraient l’activité des réseaux cérébraux alors que les participants effectuaient un test auditif commun. Des techniques d’intelligence artificielle d’apprentissage automatique ont été utilisées afin de déterminer les connexions les plus souvent associées à la maladie.

L’algorithme différentiait les participants atteints de schizophrénie et ceux du groupe témoin avec une précision de 74 % et pouvait déterminer la sévérité de plusieurs symptômes tels que l’inattention, les comportements bizarres et les troubles de la pensée, de même que l’alogie (discours pauvre) et le manque de motivation.

La détermination de la sévérité des symptômes peut mener à une caractérisation de la maladie axée sur des mesures, ce qui permettrait de considérer la maladie sur un spectre, plutôt qu’au moyen d’une étiquette binaire d’un diagnostic ou d’une absence de diagnostic, soulignent les chercheurs. Cette approche pourrait aider les cliniciens à définir des plans de traitement personnalisés.

« L’objectif ultime de ces travaux est d’élaborer des mesures objectives afin de définir les états mentaux et de les appliquer à des troubles psychiatriques et neurologiques », explique Ajay Royyuru, vice-président, Santé et sciences de la vie, groupe Recherche IBM.

Dans le cadre du partenariat en cours, les chercheurs continueront d’étudier les régions et les connexions du cerveau qui sont en lien avec la schizophrénie. Ils continueront aussi à améliorer les algorithmes au moyen d’ensembles de données plus vastes et d’explorer des moyens d’élargir ces techniques vers d’autres troubles psychiatriques comme la dépression ou de trouble de stress post-traumatique.

L’origine biologique de la schizophrénie identifiée pour la première fois, disent des chercheurs

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Psychomédia avec sources : IBM, Schizophrenia (Nature).
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Progrès de l’intelligence artificielle pour lire la pensée

« L’imagerie cérébrale pour décoder le contenu de la pensée a fait l’objet d’un intense intérêt de recherche depuis un certain temps », souligne un communiqué de l’Université de Kyoto (Japon).

« À mesure que les études ont progressé, les scientifiques ont progressivement réussi à interpréter ce que des participants voient, se souviennent, imaginent et même rêvent. »

Yukiyasu Kamitani et ses collègues ont utilisé des techniques d’intelligence artificielle, dites d’apprentissage profond ou basées sur des réseaux neuronaux, qui se rapprochent de la façon dont le cerveau traite l’information (d’une façon hiérarchisée, chaque niveau de traitement utilisant comme input le résultat du niveau précédent), afin de décoder et prédire ce qu’une personne voit ou imagine, en se référant à un vaste catalogue d’images.

Ces travaux sont rapportés dans la revue Nature Communications.

« Lorsque nous regardons un objet, notre cerveau traite l’information de façon hiérarchique, en commençant par les caractéristiques les plus simples et progressant vers les plus complexes », explique le chercheur.

L’intelligence artificielle utilisée fonctionne sur le même principe de l’analyse hiérarchique des caractéristiques. Nommée « réseau neural profond » (« deep neural network »), elle a été entraînée par un groupe qui travaille maintenant chez Google. (Dans l’entraînement, le système se fait présenter des objets ou des phénomènes, il en analyse les caractéristiques et peut ensuite les reconnaître.)

Les chercheurs ont découvert que lorsqu’une personne et l’ordinateur se font présenter une même image, il existe une correspondance entre les patterns de l’activité cérébrale et les patterns de signaux de l’intelligence artificielle.

Ils ont aussi constaté que les zones visuelles inférieures et supérieures du cerveau correspondaient plus étroitement au traitement de l’information de l’intelligence artificielle, révélant une homologie entre le cerveau humain et le réseau neuronal artificiel.

Ils ont testé si les signaux de l’intelligence artificielle correspondant à un pattern cérébral pouvaient être utilisés pour identifier des objets perçus ou imaginés, explique Kamitani.

Pour ce, les signaux de l’intelligence artificielle étaient comparés à ceux de la base de données obtenue lors de l’entraînement du système. Plusieurs objets étaient reconnus avec une forte probabilité.

« Rapprocher la recherche en intelligence artificielle et celle en neurosciences pourrait ouvrir la porte à de nouvelles interfaces cerveau-machine, peut-être même nous rapprocher de la compréhension de la conscience elle-même », conclut le chercheur.

Excellente vidéo expliquant la technique d’« apprentissage profond »

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Psychomédia avec sources : Kyoto University, Nature Communications.
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Baidu lance un chatbot de consultation médicale basé sur l’intelligence artificielle

Le géant de l’Internet chinois Baidu, dont le moteur de recherche est le plus important en Chine, a annoncé le lancement de Melody, un chatbot (agent conversationnel) d’assistance médicale basé sur une intelligence artificielle qui est désormais intégré à l’application Baidu Doctor lancée en 2015.

« Melody est conçu pour gagner du temps dans des discussions en ligne entre les médecins et les patients, et fournir des informations contextuelles pertinentes aux médecins pour les assister dans leurs recommandations et les options de traitement », indique le communiqué de Baidu.

« Quand un patient ouvre l’application pour poser une question, Melody lui pose des questions supplémentaires pertinentes pour clarifier des informations telles que la durée, la gravité et la fréquence des symptômes. Il peut également poser des questions sur des symptômes supplémentaires éventuellement liés à la condition de santé, mais que le patient n’a pas mentionnée initialement. »

« Il peut aussi suggérer des options de traitement possibles au médecin, qui peut choisir de les communiquer au patient ou de développer ses propres recommandations. »

Melody incorpore des techniques d’intelligence artificielle telles que l’apprentissage profond (deep learning) et le traitement du langage naturel.

« Ceci n’est que le début d’une transformation beaucoup plus grande qu’entraînera l’intelligence artificielle dans l’industrie de la santé », souligne le directeur scientifique de Baidu, Andrew Ng.

Melody n’est disponible qu’en chinois et en Chine sur l’application Baidu Doctor pour Android et iOS.

Psychomédia avec source : Baidu.
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DOSSIERS

L’intelligence des enfants serait transmise par la mère

Le 19 septembre 2016.

Selon une étude réalisée avec Psychology Spot et publiée dans le Good Housekeeping, l’intelligence de l’enfant serait un cadeau de la maman et non du papa.

La mère transmet le gène de l’intelligence

Votre enfant est brillant ? Si vous êtes une femme, vous pouvez vous vanter d’y être pour quelque chose. C’est en tout cas ce que révèle une étude américaine, qui explique que les gènes relevant de l’intelligence seraient transmis principalement par la mère. Comment l’expliquer ? Selon les auteurs de cette étude, les gênes de l’intelligence sont situés dans le chromosome X.

Comme la femme possède deux chromosomes X (contre un XY pour les hommes), les enfants auraient deux fois plus de chances d’obtenir l’intelligence de leur mère. « Si ce gêne est hérité du père, alors il est désactivé », expliquent les chercheurs. « Bien entendu, d’autres gênes fonctionnent à l’inverse et ne sont activés que lorsqu’ils proviennent du père ».

Quel est le meilleur indicateur de l’intelligence des enfants ?

Reste à savoir pourquoi, dans une famille avec de nombreux enfants, tous ne bénéficient pas de la même intelligence. Ou pourquoi une mère brillante peu avoir un enfant dépourvu de bon sens. Des interrogations qui ne sont malheureusement pas abordées par les auteurs de cette étude.

Mais ce n’est pas la première fois qu’une telle théorie est avancée. En 1994, the Medical Research Council Social and Public Health Sciences Unit de Glasgow, en Écosse, révélait que le meilleur indicateur de l’intelligence des enfants était le QI de leur maman. D’autres études ont montré par ailleurs que l’intelligence d’un enfant se développait en fonction de l’affection que lui portait sa maman. Une éducation rassurante et tournée vers la découverte et l’apprentissage permettrait en effet un meilleur développement cérébral.

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