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<dc:title xml:lang="fr">l’intelligence artificielle au service de la recherche clinique: quel est son impact dans la recherche clinique ?</dc:title>
<dc:creator>Chiadmi, Yasmine</dc:creator>
<dc:subject xml:lang="fr">Recherche clinique ; mégadonnées ; questionnements éthiques ; diagnostic rapide ; risques</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="en">Clinical research ; metadata ; ethical questions ; rapid diagnosis ; risks</dc:subject>
<dc:description xml:lang="fr" xsi:type="lille:Resume">La Recherche Clinique est un domaine qui rassemble de nombreuses données cliniques,
sensibles et démographiques, nécessitant une plateforme qui permet de regrouper et stocker ces
mégadonnées, afin de les traiter et de les analyser, dans le but d’améliorer la Recherche de
manière exponentielle.
L’Intelligence Artificielle a été conçue grâce à l’apprentissage automatique et au big data,
permettant à la machine d’exécuter certaines tâches en imitant l’intelligence humaine.
Cependant, elle génère de véritables questionnements éthiques. Cela engendrerait-il une baisse
considérable de l’emploi ? Qu’en est-il de la protection de l’identité des patients et la préservation
des données sensibles des patients inclus dans des protocoles d’essais clinique, en cas de
piratage du système ?
Une problématique générale se pose : L’impact de l’Intelligence Artificielle au service de la
Recherche Clinique est-il positif ou négatif ? Dangereux ou sans danger ?
L’impact qu’aurait l’Intelligence Artificielle au service de la Recherche Clinique ne sera que
purement mécanique et restera sous surveillance de l’Homme. Elle aura un impact considérable
sur le traitement des données et sur la réalisation de certaines tâches comme un diagnostic
rapide suite à une analyse d’imageries.
Si cette Intelligence Artificielle est utilisée à bon escient et pour le bien de l’humanité, elle pourrait
apporter énormément à la Recherche et faire avancer les travaux et les découvertes médicales de
manière exponentielle. Le tout est de faire en sorte que cette IA soit dotée d’un système de
protection extra-puissant afin d’éviter une intrusion.
Le potentiel est aussi important que les risques associés qu’ils seraient inconscients de ne pas
considérer.</dc:description>
<dc:description xml:lang="en" xsi:type="lille:Resume">Clinical Research is a field that gathers many clinical, sensitive and demographical data requiring
a platform that helps collecting and storing those metadata, in order to process and analyze them
with the aim of improving Research exponentially.
Artificial Intelligence has been designed thanks to the Machine Learning and to the big data,
allowing the machine to execute certain tasks by imitating human intelligence.
However, it generates real ethical questions. Would this result in a significant drop in
employment? What about the protection of identity and preservation of sensitive patient data
included in clinical trials, in case of system piracy?
A general problem arises: Is the impact of Artificial Intelligence at the service of Clinical Research
positive or negative? Dangerous or harmless?
The impact that Artificial Intelligence would have in the service of Clinical Research will only be
purely mechanical and will remain under human supervision. It will have a considerable impact on
the processing of data and on the accomplishment of certain tasks such as rapid diagnosis
following an analysis of imagery. If this Artificial Intelligence is used wisely and for the good of
humanity, it could bring tremendous value to research and advance the work and medical
discoveries exponentially. All this is to ensure that this AI is equipped with an extra-powerful
protection system to prevent an intrusion.
The potential is as important as the associated risks that they would be oblivious to not
considering.</dc:description>
<dc:publisher xsi:type="lille:Etablissement">Université de Lille</dc:publisher>
<dc:publisher xsi:type="lille:Composante">ILIS</dc:publisher>
<dc:contributor xsi:type="lille:Directeur">Flament, Marie-Pierre</dc:contributor>
<dc:contributor xsi:type="lille:PresidentJury">Lambert, Marc</dc:contributor>
<dc:date xsi:type="lille:DateSoutenance">2019-01-01</dc:date>
<dc:type xsi:type="lille:Document">Mémoire</dc:type>
<dc:type xsi:type="lille:Memoire">Mémoire de Master</dc:type>
<dc:type xsi:type="lille:Mention">Ingénierie de la santé</dc:type>
<dc:format xsi:type="dcterms:IMT">application/pdf</dc:format>
<dc:identifier xsi:type="dcterms:URI">https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/Mem_ILIS/2019/LILU_SMIS_2019_079.pdf</dc:identifier>
<dc:identifier xsi:type="lille:Identifiant">LILU_SMIS_2019_079</dc:identifier>
<dc:language xsi:type="dcterms:ISO639-2">fre</dc:language>
<dc:rights>Accès libre</dc:rights>
<lille:projet>Mémoires Lille</lille:projet>
<dcterms:mediator>Lille</dcterms:mediator>
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