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hal.structure.identifierCERMES3 - Centre de recherche Médecine, sciences, santé, santé mentale, société [CERMES3 - UMR 8211 / U988 / UM 7]
dc.contributor.authorANICHINI, Giulia
hal.structure.identifierCentre Émile Durkheim [CED]
dc.contributor.authorMIGNOT, Léo
dc.date.issued2024-03-29
dc.description.abstractLa radiomique est un domaine récent qui vise à extraire des informations quantitatives d’images médicales et à découvrir des biomarqueurs capables d’affiner la catégorisation des patients et d’améliorer leur prise en charge. En oncologie, des cliniciens sont amenés à côtoyer des scientifiques experts en traitement des images et à collaborer à la conception de nouveaux modèles prédictifs basés sur des méthodes d’intelligence artificielle. Cet article montre comment la technicisation des outils diagnostiques et pronostiques explique à la fois une convergence d’intérêts dans un domaine en vue qui permet une accumulation de capital scientifique et les tensions qui touchent, entre autres, les critères de validation des technologies. Notamment, les métriques de performance utilisées par les chercheurs ne sont pas à même pour les cliniciens de mesurer leur utilité clinique, jugée à l’aune des contextes d’utilisation. Les nouveaux biomarqueurs d’imagerie sont alors passés au crible de diverses normes et leur succès dépend du travail d’articulation entre savoirs médicaux et computationnels.
dc.description.abstractEnThe emerging field of radiomics aims to extract quantitative information from medical images. This advanced analysis technique seeks to identify specific biomarkers that can improve patient categorization and care. In oncology, clinicians collaborate with experts in image processing to design new predictive models based on artificial intelligence. This article demonstrates how technicizing diagnostic and prognostic tools has led both to a convergence of interests in this new field – that allows for an accumulation of scientific capital – and to tensions affecting, among other things, the criteria involved in the validation of technologies. In particular, the performance metrics used by researchers do not allow clinicians to measure their clinical usefulness, which is judged by the context of use. Therefore, various standards are applied to evaluate these new imaging biomarkers and their success depends on the articulation between medical and computational knowledge.
dc.language.isofr
dc.publisherOpenEdition
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/
dc.subjectIntelligence artificielle
dc.subjectmédecine prédictive
dc.subjectnormes professionnelles
dc.subjectcancer
dc.subjectradiomique
dc.subject.enArtificial intelligence
dc.subject.enpredictive medicine
dc.subject.enprofessional standards
dc.subject.encancer
dc.subject.enradiomics
dc.titleTensions et convergences dans la conception de nouveaux outils d’intelligence artificielle pour l’oncologie : le cas de la radiomique
dc.title.enA.I. oncology tools reveal converging interests but also tensions: the case of radiomics
dc.typeArticle de revue
dc.identifier.doi10.4000/w4t3
dc.subject.halSciences de l'Homme et Société/Sociologie
bordeaux.journalAnthropologie et Santé
bordeaux.issue28
bordeaux.peerReviewedoui
hal.identifierhal-04606846
hal.version1
hal.popularnon
hal.audienceInternationale
hal.origin.linkhttps://hal.archives-ouvertes.fr//hal-04606846v1
bordeaux.COinSctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&rft.title=Tensions%20et%20convergences%20dans%20la%20conception%20de%20nouveaux%20outils%20d%E2%80%99intelligence%20artificielle%20pour%20l%E2%80%99oncologie%C2%A0:%20le%20cas%20de&rft.atitle=Tensions%20et%20convergences%20dans%20la%20conception%20de%20nouveaux%20outils%20d%E2%80%99intelligence%20artificielle%20pour%20l%E2%80%99oncologie%C2%A0:%20le%20cas%20d&rft.jtitle=Anthropologie%20et%20Sant%C3%A9&rft.date=2024-03-29&rft.issue=28&rft.au=ANICHINI,%20Giulia&MIGNOT,%20L%C3%A9o&rft.genre=article


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