Par Jonathan Woods
11 octobre 2022
Un avenir prometteur pour l'IA dans le domaine de la santé se dessine. Dans les hôpitaux de l'Ontario, l'IA est déjà utilisée pour prédire les admissions aux urgences, automatiser l'affectation des infirmières et optimiser leurs horaires, et ce n'est que le début . Mais au-delà des ensembles de données et des algorithmes, un autre élément est essentiel pour que cet avenir devienne réalité : une formation spécialisée pour les chercheurs, les étudiants et les cliniciens en santé, afin qu'ils puissent comprendre l'IA et l'utiliser pour améliorer leur travail.
Le nouveau programme pilote de Vector, Excel to AI , a été conçu pour préparer les experts de la santé à faire exactement cela.
En juin, pendant trois jours, l'atelier « Excel to AI » a permis à des chercheurs du secteur de la santé d'acquérir rapidement les compétences et les concepts fondamentaux de l'IA, même sans expérience préalable en programmation. Ce programme a permis à des experts d'Excel travaillant dans le domaine de la santé de développer en quelques heures des compétences pratiques en Python, le langage de programmation de choix pour de nombreuses applications d'IA. L'objectif : leur permettre d'améliorer l'analyse des données dans le cadre de projets de santé et de faire leurs premiers pas dans le monde de l'IA.
Vector a conçu le projet pilote Excel to AI en partenariat avec le Centre Temerty de recherche et d’éducation en intelligence artificielle en médecine (T-CAIREM). Le T-CAIREM est un organisme de l’Université de Toronto dont la vision est de transformer les soins de santé grâce à la recherche, à l’éducation et à l’infrastructure en IA, afin de mettre en place des méthodes de traitement plus efficaces, de réduire les coûts de santé et d’améliorer les résultats en matière de santé pour les Canadiens. [1]
Au cours de trois séances de deux heures réparties sur une semaine, six chercheurs du T-CAIREM sont passés de l'apprentissage des bases de Python à la génération de visualisations personnalisées, à la création de pipelines de données et à l'exploration de la manière dont les bibliothèques d'apprentissage automatique traditionnelles peuvent résoudre des problèmes commerciaux.
« Nous sommes partis des bases », explique Yinka Oladimeji, formatrice en intelligence artificielle et spécialiste en formation technique chez Vector. « On a progressé graduellement, en leur donnant des exercices à la fin de chaque journée. Les deux premiers jours, on leur a présenté les possibilités de Python. Dès le troisième jour, ils construisaient des pipelines de données et étaient initiés aux fondamentaux de l'IA, notamment à quelques modèles simples. »
Figure 1. Programme du cours « Excel et IA » . Les étudiants progressent rapidement des bases de Python à l'exploration de la manière dont l'apprentissage machine peut résoudre des problèmes concrets dans leur travail.
Les tâches quotidiennes consistaient à effectuer des tâches liées aux données de santé à l'aide de Python. Ces tâches comprenaient :
- Analyse des ventes au détail de produits médicaux : les étudiants ont effectué une analyse exploratoire des données d’un détaillant de produits médicaux afin de déterminer quels magasins avaient réalisé le plus de ventes, quels produits se vendaient le mieux et d’autres tâches similaires.
- Organisation des données relatives à la COVID : les étudiants ont analysé un ensemble de données COVID open source complet provenant de Kaggle et ont créé de nouvelles mesures (par exemple, le taux de guérison le plus élevé par pays), développé des pipelines de données et généré des cartes interactives à l’aide de Plotly, un outil d’analyse et de visualisation de données en ligne.
Chaque leçon mettait l'accent sur la pratique. « Ces étudiants en médecine et ces chercheurs peuvent appliquer immédiatement les connaissances acquises », a déclaré Oladimeji. « Ils sont régulièrement amenés à effectuer de nombreux échantillonnages et analyses exploratoires de données. Maintenant, ils peuvent utiliser Python pour, par exemple, diviser leurs données en ensembles d'entraînement et de test, ou encore réaliser des régressions simples. »
Le devoir final du cours Excel vers IA demandait aux participants d'envisager des applications Python dans leur travail quotidien.
Faraz Honarvar, étudiant en médecine à la faculté de médecine de l'Université Queen's, travaille actuellement sur un projet utilisant l'intelligence artificielle pour identifier des biomarqueurs dans l'imagerie par résonance magnétique afin de prédire les maladies de l'artère carotide . L'ensemble de données du projet comprend des images de plus de 300 personnes, chaque biomarqueur nécessitant une identification manuelle. L'objectif du projet, explique-t-il, « est de développer des algorithmes d'apprentissage automatique capables d'identifier ces biomarqueurs avec plus de précision et, par conséquent, de prédire plus efficacement les maladies de l'artère carotide ».
Les leçons apprises de ce programme peuvent simplifier certaines tâches de recherche. « Pour quelqu'un qui a peu de connaissances en IA et en programmation, Python est devenu l'outil idéal et facile à utiliser, permettant d'intégrer facilement des données Excel aux modèles d'IA », a-t-il déclaré.
Une autre participante, Darla, est boursière de recherche de premier cycle au Centre de toxicomanie et de santé mentale. Reslan participe à un projet qui pourrait utiliser l'IA pour comprendre l'impact de l'établissement d'objectifs annuels d'indicateurs cliniques sur la performance hospitalière. Le projet consiste actuellement à structurer les données des plans d'amélioration de la qualité des hôpitaux dans Excel, mais Reslan prévoit également un rôle important pour Python.
« Je pense que Python sera un excellent outil pour explorer les données et analyser certaines tendances intéressantes », a déclaré Reslan. « Comment le rendement institutionnel a-t-il évolué au fil du temps ? Comment les changements dans les objectifs ou les indicateurs choisis par les institutions affectent-ils ces performances ?… Python sera un outil formidable pour cela : une fois les données structurées, je pourrai facilement explorer la relation entre les différentes variables. »
Reslan croit aussi qu'Excel to AI a amélioré sa capacité à collaborer avec ses collègues spécialisés en apprentissage automatique.
« Un projet de recherche sur lequel je travaille actuellement porte précisément sur le développement de l'apprentissage machine pour les soins psychiatriques d'urgence », a-t-elle déclaré. « Je pense que cette introduction à Python pour l'analyse de données et l'apprentissage machine me sera extrêmement utile pour comprendre le travail de mes collègues et mieux mener à bien mes recherches. »
L'utilisation de l'IA pour améliorer les soins aux patients et réduire les coûts de santé est une priorité pour Vector et T-CAIREM. Le projet pilote « Excel vers l’IA » constitue une étape importante dans cette direction, démontrant que les professionnels de la santé peuvent rapidement acquérir les compétences fondamentales nécessaires à l’apprentissage de l’IA et, plus important encore, trouver des moyens d’appliquer ces compétences dans leurs recherches et leur travail quotidiens.
Selon Oladimeji, cela a également suscité chez les participants un engouement pour le développement de leurs compétences en IA.
« Le troisième jour, on a commencé à parler de l'utilisation de Python avec les modèles d'IA. Cela a suscité un vif intérêt et un grand enthousiasme », a-t-il déclaré. « Et ils sont maintenant prêts à approfondir leurs connaissances en IA. »
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