La machine, le médecin et moi : Pour une régulation positive de l'intelligence artificielle en santé David Gruson

Résumé

Grâce à ses enseignements, à la fois vivants, simples et éclairants, ainsi qu'à ses nombreux engagements pour la paix et l'éducation, Sadhguru est devenu l'un des guides spirituels les plus reconnus en Inde et dans le monde entier. À travers le récit de son propre parcours - son enfance en Inde, ses premières expériences contemplatives, son enseignement de yogi - et en explorant les différents champs d'action de la pratique du yoga, Sadhguru nous entraîne, avec intelligence et sagesse, vers une meilleure connaissance de soi, de notre corps et des énergies qui le composent. Un livre éblouissant, par l'un des plus grands maîtres yogis indiens, pour que la paix et la joie ne soient plus seulement un but à atteindre, mais le socle de notre vie.

Auteur :
Gruson, David
Éditeur :
Paris, Editions de l'Observatoire,
Genre :
Essai
Langue :
français.
Description du livre original :
1 vol. (160 p.)
ISBN :
9791032904770.
Domaine public :
Non
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Table des matières

  • Introduction
    Dépasser les fantasmes
    pour mieux réguler
  • Chapitre 1 L’intelligence artificielle :
    des enjeux et des gains majeurs
    pour notre santé
    • L’IA : une vraie-fausse nouveauté
      • À la base de l’IA en santé :
        les données et… Eliza
      • Le Machine Learning et le saut technologique
        d’un déploiement large des IA apprenantes
      • IA et médecine numérique :
        l’inversion en cours du test de Turing
      • Comment l’IA en santé apprend :
        l’intelligence artificielle et le blob
    • Des potentialités extraordinaires
      d’amélioration pour notre santé
      • IA et santé publique
      • IA et maladies métaboliques
        (diabète, insuffisance rénale chronique…)
      • IA et cancer
      • IA, vieillissement et handicap
    • Une thématique essentielle pour l’avenir
      de la croissance de la France
      • L’avance industrielle des Gafam et des BATX, et le scénario de la fuite du système
        de santé français
      • Des niches de développement potentiel
        sur certaines spécialités
      • L’avantage compétitif largement inexploité
        de la France dans le domaine
        des données de santé
    • Une révolution pour les métiers de la santé
      • Une nouvelle « destruction créatrice » schumpétérienne ? Pour le moment, des effets encore incertains et des préjugés à relativiser…
      • Des enjeux essentiels pour l’évolution
        de la responsabilité des professionnels
  • Chapitre 2 Et si l’IA en santé
    n’était pas régulée…
    • L’IA n’est ni bonne ni mauvaise en soi
      • Les « robots tueurs » :
        un mythe de la science-fiction
      • L’IA et le déterminisme du programme
    • IA en santé et risque de marginalisation
      du corps humain
      • L’IA et la modification de la contexture
        de nos corps
      • IA et persona numérique
      • IA et réalité de la réalité
    • « Une foule innombrable d’hommes semblables » : petit retour à Tocqueville
      • Le vrai sujet est celui
        des « données aberrantes » en algorithmique
      • L’IA privilégie la santé publique collective
        au cas individuel
      • Comment une société hyper-individualiste
        a-t-elle pu produire une technologie qui risque
        de minorer la valeur de la vie individuelle ?
    • L’IA non régulée : une révolution silencieuse
      • Une méthode de traitement « sans bruit »
        de problématiques que nous avons du mal à poser dans le débat public : le début de la vie, la fin
        de la vie et l’accès aux thérapeutiques coûteuses
      • Le plus grand bonheur collectif est-il supportable ? Réflexion autour du risque de délégation
        du consentement aux soins à l’IA
  • Chapitre 3 Intelligence artificielle et génétique : quels enseignements dégager
    pour la régulation positive
    de l’IA en santé ?
    • De l’algorithmique génétique
      à la génétique algorithmique
      • Le Machine Learning : un emprunt initial
        aux concepts de la génétique
      • L’ironie épistémologique :
        l’IA revient à la génétique
    • Le défi du « craquage » de notre génome
      • Un enjeu majeur de R&D
        pour les Gafam et les BATX
      • Un risque d’absorption
        des données génomiques par l’IA
    • Toutes les données de santé ne se valent pas
      • Une fausse approche du big data en santé
      • Graduer la protection en fonction du niveau
        de sensibilité des données de santé
    • Comment réguler ?
      • « Cinq clés de régulation » de l’intelligence artificielle et de la robotisation en santé :
        la garantie humaine de l’IA comme principe fondamental
      • Quelles bonnes pratiques d’application
        de l’intelligence artificielle en génétique ?
      • Pour une télémédecine de garantie humaine
        de l’intelligence artificielle
      • Un hub national des données de santé :
        un beau projet !
      • La régulation positive de l’IA doit aussi
        concerner les métiers : reconnaître
        le principe d’une RSE numérique en santé
  • Conclusion
    Inventer une régulation positive
    de l’IA en santé
  • Remerciements
  • Table

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