• Langue : Français
• Identifiant : ULIL_SMIS_2023_024
• Faculté/Ecole : ILIS
• Date de soutenance : 10/07/2023
• Type de mémoire : Mémoire de Master
• Discipline : Ingénierie de la santé
• Parcours : Healthcare business et recherche clinique

Résumé

Ce mémoire explore l'utilisation de l'intelligence artificielle dans le domaine de la pathologie numérique et des outils d'aide au diagnostic en anatomopathologie. L'IA, en simulant l'intelligence humaine, offre des perspectives prometteuses pour améliorer le diagnostic et le traitement des maladies. La revue de la littérature examine le système de santé en France, la digitalisation de la santé, les outils d'aide au diagnostic, ainsi que la filière oncologique et l'anatomie et cytologie pathologique. La méthodologie comprend une étude qualitative avec des entretiens semi-directifs pour recueillir les besoins cliniques spécifiques et les résultats mettent en évidence les avantages de l'IA en termes de ressources, d'économie, de gain clinique et de temps. Des recommandations sont formulées en matière de développement et de déploiement d'outils d'IA, ainsi que des suggestions pour les modèles économiques adaptés à l'utilisation de l'IA en anatomopathologie.

Résumé traduit

This thesis explores the use of artificial intelligence (AI) in the field of digital pathology and diagnostic support tools in anatomical pathology. AI, by simulating human intelligence, offers promising prospects for improving disease diagnosis and treatment. The literature review examines the healthcare system in France, the digitization of healthcare, diagnostic support tools, as well as the oncology field and anatomy and pathological cytology. The methodology includes a qualitative study with semi-structured interviews to gather specific clinical needs, and the results highlight the benefits of AI in terms of resources, cost-effectiveness, clinical outcomes, and time savings. Recommendations are made for industry stakeholders regarding the development and deployment of AI tools, as well as suitable economic models for the use of AI in digital pathology.