Auteur et affiliation :

Carlo Bertoncelli, University Paediatrics Hospitals of Nice, CHU LENVAL – EEAP H. GERMAIN 337, Chemin de la Ginestiere. 06200 NICE – FRANCE,

Résumé : L’intelligence artificielle (IA, ou AI en anglais pour Artificial Intelligence) est l’ensemble des théories et des techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l’intelligence réelle. Le Machine Learning, ML (Apprentissage automatique) est une technologie d’intelligence artificielle permettant aux ordinateurs d’apprendre sans avoir été programmés explicitement à cet effet.

Dans le milieu de la neurologie pédiatrique notre équipe a conçu, développé et validé PREDICTMED, un Modèle de Prédiction de 

• Scoliose Neuromusculaire (Journal of Child Neurology, 2017; Pediatric Neurology, 2018)
• Troubles de l’alimentation nécessitant une gastrostomie (Nutrition in Clinical Practice, 2019),
• Facteurs associés aux déficiences intellectuelles (Journal of Child Neurology, 2019)
• Troubles du spectre autistique (Neuropediatrics, 2019)

Les études complétés et en cours de publication concernent

• Modèle basé sur la régression logistique pour prédire les problèmes de santé en Neuropédiatrie (Health Informatics Journal)
• Facteurs associés à la dysplasie neuromusculaire de la hanche (European Journal of Pediatric Neurology)
• Présence d’Épilepsie (Dev. Med Child Neurology) chez les enfants avec paralysie cérébrale

Mots-clés : Machine Learning, Intelligence Artificielle, Neurologie pédiatrique

Déclaration d’intérêt : Étant formateur sur cette thématique pour des organismes privés de formation, l’auteur déclare un lien d’intérêt.