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Informatique médicale, e-Santé
On peut voir comme différentes ces deux disciplines car nombre de développements qui relèvent de l’informatique médicale ne font appel à aucune
modélisation probabiliste. Mais elles apparaissent intriquées et complémentaires dans plusieurs domaines.
Certaines méthodes développées par les biostatisticiens servent de socle en
informatique médicale pour concevoir des systèmes décisionnels. On citera
à ce propos l’utilisation du théorème de Bayes pour l’aide au diagnostic. En
effet, les techniques purement statistiques ne font guère appel à la connaissance
médicale et sont très éloignées du raisonnement d’un médecin ; a contrario,
les méthodes logiques pures ne tiennent pas compte d’un type d’information
très important : la prévalence des maladies et la fréquence des signes dans les
maladies. Cette dimension probabiliste, représentée par le théorème de Bayes,
enrichit de façon considérable le raisonnement et est à l’origine de nombreux
travaux en informatique médicale. De même, en matière de fouille de données,
des approches purement statistiques peuvent être choisies pour analyser des
entrepôts de données ou bien encore des approches purement informatiques
qui reposent sur des développements issus de l’apprentissage automatique.
1.3.3 Informatique médicale et génie biomédical
Le génie biomédical vise à appliquer au domaine médical les méthodes et
techniques de l’ingénierie pour développer des appareils utiles au diagnostic
des maladies et à leurs traitements non médicamenteux. Ce domaine fait
appel à la physique, l’informatique, la médecine et la biologie. Le traitement et l’analyse des images numériques vise à compenser les imperfections
des images, à fusionner des images produites selon plusieurs modalités, à
comparer automatiquement des images d’un même objet à des temps successifs, à mettre en évidence certaines caractéristiques de l’image et à calculer des
zones ou des paramètres quantitatifs d’intérêt clinique. Ce traitement s’applique à des images statiques mais aussi à des séquences d’images. Certains
dispositifs développés, notamment en robotique chirurgicale et en radiologie interventionnelle, font largement appel à des méthodes de traitement
d’images médicales.
Le génie biomédical recouvre plus largement le secteur du traitement du signal,
qu’il s’agisse de l’analyse des signaux physiologiques ou des applications d’aide
au maintien des patients à domicile (détection de chute par exemple).
1.4 Les sociétés savantes en informatique médicale
De nombreuses sociétés savantes en informatique médicale se sont développées au cours des quarante dernières années.
Ces sociétés sont fédérées au niveau des continents et les sociétés continentales
correspondantes sont elles-mêmes membres constitutifs de la société mondiale
qu’est l’IMIA (International Medical Informatics Association).
Informatique médicale, e-Santé
On peut voir comme différentes ces deux disciplines car nombre de développements qui relèvent de l’informatique médicale ne font appel à aucune
modélisation probabiliste. Mais elles apparaissent intriquées et complémentaires dans plusieurs domaines.
Certaines méthodes développées par les biostatisticiens servent de socle en
informatique médicale pour concevoir des systèmes décisionnels. On citera
à ce propos l’utilisation du théorème de Bayes pour l’aide au diagnostic. En
effet, les techniques purement statistiques ne font guère appel à la connaissance
médicale et sont très éloignées du raisonnement d’un médecin ; a contrario,
les méthodes logiques pures ne tiennent pas compte d’un type d’information
très important : la prévalence des maladies et la fréquence des signes dans les
maladies. Cette dimension probabiliste, représentée par le théorème de Bayes,
enrichit de façon considérable le raisonnement et est à l’origine de nombreux
travaux en informatique médicale. De même, en matière de fouille de données,
des approches purement statistiques peuvent être choisies pour analyser des
entrepôts de données ou bien encore des approches purement informatiques
qui reposent sur des développements issus de l’apprentissage automatique.
1.3.3 Informatique médicale et génie biomédical
Le génie biomédical vise à appliquer au domaine médical les méthodes et
techniques de l’ingénierie pour développer des appareils utiles au diagnostic
des maladies et à leurs traitements non médicamenteux. Ce domaine fait
appel à la physique, l’informatique, la médecine et la biologie. Le traitement et l’analyse des images numériques vise à compenser les imperfections
des images, à fusionner des images produites selon plusieurs modalités, à
comparer automatiquement des images d’un même objet à des temps successifs, à mettre en évidence certaines caractéristiques de l’image et à calculer des
zones ou des paramètres quantitatifs d’intérêt clinique. Ce traitement s’applique à des images statiques mais aussi à des séquences d’images. Certains
dispositifs développés, notamment en robotique chirurgicale et en radiologie interventionnelle, font largement appel à des méthodes de traitement
d’images médicales.
Le génie biomédical recouvre plus largement le secteur du traitement du signal,
qu’il s’agisse de l’analyse des signaux physiologiques ou des applications d’aide
au maintien des patients à domicile (détection de chute par exemple).
1.4 Les sociétés savantes en informatique médicale
De nombreuses sociétés savantes en informatique médicale se sont développées au cours des quarante dernières années.
Ces sociétés sont fédérées au niveau des continents et les sociétés continentales
correspondantes sont elles-mêmes membres constitutifs de la société mondiale
qu’est l’IMIA (International Medical Informatics Association).