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L'IA au service de la santé des femmes

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33min |11/04/2024
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Description

Quand on parle de discrimination des femmes, on pense aux discriminations professionnelles (salarial) ou à la répartition des tâches domestiques (la vaisselle, les enfants), mais on n’imagine pas que les problèmes de santé des femmes.


Dans un documentaire d’Arte, appelé « la santé des femmes – de l’ignorance à la reconnaissance », on apprend qu’une femme sur trois meurt d’une maladie cardiovasculaire; 1ère cause de mortalité prématurée chez les femmes. On découvre également que dans l’évolution de la médecine, les femmes ont longtemps été considérées comme un modèle réduit des hommes.


Pour pallier ce biais de représentation des symptômes des maladies chez les femmes, Claire Mounier VEHIER, lance en 2013 le parcours de soins coordonné « coeur artères femmes au CHU de Lille. Ce dernier propose un bilan pluridisciplinaire des facteurs de risque et intégration du statut hormonal, tout en veillant à l’éducation thérapeutique, nécessaire à la prévention.


En attendant d’acquérir suffisamment de données, les bases des données utilisées pour entrainer des algorithmes d’IA SONT nécessairement biaisés. Dans cet épisode, nous allons évoquer les biais de représentation de la santé des femmes et comment utiliser les IA pour limiter l’impact de ces biais dans la médecine. Et pourquoi pas, comment utiliser l’IA pour identifier des biais cachés.

________________________________________________________________________________________


À propos de l'invité


Olivier Humbert est professeur associé en médecine nucléaire et biophysique. Ses travaux de recherche sont menés au sein du département d'imagerie du Centre Antoine Lacassagne et du laboratoire TIRO. Depuis octobre 2019, il est titulaire d’une chaire au sein du nouvel Institut 3IA Côte d’Azur, focalisant ses recherches sur l’IA appliquée en santé (imagerie clinique) et est à l’origine d’un Diplôme Universitaire d’IA en santé pour former les médecins aux enjeux de l’IA.


________________________________________________________________________________________


Notes de l'épisode




Retrouvez nous sur Facebook, Twitter ou LinkedIn pour continuer la discussion.

Si vous avez envie d’en savoir plus sur les applications intelligentes, abonnez vous à ce podcast sur Apple Podcasts, Google Podcasts ou sur votre plateforme d’écoute habituelle. Laissez-nous votre avis, c’est le meilleur moyen de nous soutenir et que d’autres personnes le découvrent plus facilement.

N’hésitez pas à partager ce podcast avec votre entourage, on y gagne tous à avoir des clés de compréhension sur les applications intelligentes qui font de plus en partie de notre quotidien sans qu’on ne s’en rende toujours compte.

Pour participer au podcast, nous suggérer des intervenants ou nous poser des questions, vous pouvez utiliser notre formulaire de contact

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Quand on parle de discrimination des femmes, on pense aux discriminations professionnelles (salarial) ou à la répartition des tâches domestiques (la vaisselle, les enfants), mais on n’imagine pas que les problèmes de santé des femmes.


Dans un documentaire d’Arte, appelé « la santé des femmes – de l’ignorance à la reconnaissance », on apprend qu’une femme sur trois meurt d’une maladie cardiovasculaire; 1ère cause de mortalité prématurée chez les femmes. On découvre également que dans l’évolution de la médecine, les femmes ont longtemps été considérées comme un modèle réduit des hommes.


Pour pallier ce biais de représentation des symptômes des maladies chez les femmes, Claire Mounier VEHIER, lance en 2013 le parcours de soins coordonné « coeur artères femmes au CHU de Lille. Ce dernier propose un bilan pluridisciplinaire des facteurs de risque et intégration du statut hormonal, tout en veillant à l’éducation thérapeutique, nécessaire à la prévention.


En attendant d’acquérir suffisamment de données, les bases des données utilisées pour entrainer des algorithmes d’IA SONT nécessairement biaisés. Dans cet épisode, nous allons évoquer les biais de représentation de la santé des femmes et comment utiliser les IA pour limiter l’impact de ces biais dans la médecine. Et pourquoi pas, comment utiliser l’IA pour identifier des biais cachés.

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À propos de l'invité


Olivier Humbert est professeur associé en médecine nucléaire et biophysique. Ses travaux de recherche sont menés au sein du département d'imagerie du Centre Antoine Lacassagne et du laboratoire TIRO. Depuis octobre 2019, il est titulaire d’une chaire au sein du nouvel Institut 3IA Côte d’Azur, focalisant ses recherches sur l’IA appliquée en santé (imagerie clinique) et est à l’origine d’un Diplôme Universitaire d’IA en santé pour former les médecins aux enjeux de l’IA.


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Dans un documentaire d’Arte, appelé « la santé des femmes – de l’ignorance à la reconnaissance », on apprend qu’une femme sur trois meurt d’une maladie cardiovasculaire; 1ère cause de mortalité prématurée chez les femmes. On découvre également que dans l’évolution de la médecine, les femmes ont longtemps été considérées comme un modèle réduit des hommes.


Pour pallier ce biais de représentation des symptômes des maladies chez les femmes, Claire Mounier VEHIER, lance en 2013 le parcours de soins coordonné « coeur artères femmes au CHU de Lille. Ce dernier propose un bilan pluridisciplinaire des facteurs de risque et intégration du statut hormonal, tout en veillant à l’éducation thérapeutique, nécessaire à la prévention.


En attendant d’acquérir suffisamment de données, les bases des données utilisées pour entrainer des algorithmes d’IA SONT nécessairement biaisés. Dans cet épisode, nous allons évoquer les biais de représentation de la santé des femmes et comment utiliser les IA pour limiter l’impact de ces biais dans la médecine. Et pourquoi pas, comment utiliser l’IA pour identifier des biais cachés.

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À propos de l'invité


Olivier Humbert est professeur associé en médecine nucléaire et biophysique. Ses travaux de recherche sont menés au sein du département d'imagerie du Centre Antoine Lacassagne et du laboratoire TIRO. Depuis octobre 2019, il est titulaire d’une chaire au sein du nouvel Institut 3IA Côte d’Azur, focalisant ses recherches sur l’IA appliquée en santé (imagerie clinique) et est à l’origine d’un Diplôme Universitaire d’IA en santé pour former les médecins aux enjeux de l’IA.


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Dans un documentaire d’Arte, appelé « la santé des femmes – de l’ignorance à la reconnaissance », on apprend qu’une femme sur trois meurt d’une maladie cardiovasculaire; 1ère cause de mortalité prématurée chez les femmes. On découvre également que dans l’évolution de la médecine, les femmes ont longtemps été considérées comme un modèle réduit des hommes.


Pour pallier ce biais de représentation des symptômes des maladies chez les femmes, Claire Mounier VEHIER, lance en 2013 le parcours de soins coordonné « coeur artères femmes au CHU de Lille. Ce dernier propose un bilan pluridisciplinaire des facteurs de risque et intégration du statut hormonal, tout en veillant à l’éducation thérapeutique, nécessaire à la prévention.


En attendant d’acquérir suffisamment de données, les bases des données utilisées pour entrainer des algorithmes d’IA SONT nécessairement biaisés. Dans cet épisode, nous allons évoquer les biais de représentation de la santé des femmes et comment utiliser les IA pour limiter l’impact de ces biais dans la médecine. Et pourquoi pas, comment utiliser l’IA pour identifier des biais cachés.

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Olivier Humbert est professeur associé en médecine nucléaire et biophysique. Ses travaux de recherche sont menés au sein du département d'imagerie du Centre Antoine Lacassagne et du laboratoire TIRO. Depuis octobre 2019, il est titulaire d’une chaire au sein du nouvel Institut 3IA Côte d’Azur, focalisant ses recherches sur l’IA appliquée en santé (imagerie clinique) et est à l’origine d’un Diplôme Universitaire d’IA en santé pour former les médecins aux enjeux de l’IA.


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