1. Introduction générale
L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage profond (Deep Learning) ont fait des progrès significatifs ces dernières années, notamment dans le domaine médical et sanitaire. Ces technologies ont été appliquées au diagnostic, au traitement, à la prédiction et au traitement personnalisé. Dans cet article, nous explorerons l'application des modèles profonds dans le domaine des soins de santé, ainsi que leurs principes, algorithmes et exemples.
1.1 Application de l'apprentissage profond dans le domaine médical et sanitaire
L’apprentissage profond est devenu l’une des directions de recherche les plus en vogue dans le domaine médical et de la santé. En effet, il présente les avantages suivants :
- Il peut automatiquement apprendre à extraire des fonctionnalités utiles à partir de grandes quantités de données, réduisant ainsi le coût de l'ingénierie manuelle des fonctionnalités.
- Capacité à traiter différents types de données telles que des images, du texte, des sons et des dossiers de santé électroniques (DSE).
- La capacité de traiter des données à grande échelle améliore la précision des prévisions et du diagnostic.
Par conséquent, l’apprentissage profond a été appliqué à de nombreuses tâches médicales et sanitaires, telles que :
- Classification et détection d'images : utilisées pour diagnostiquer le cancer, les maladies pulmonaires, les maladies de la peau, etc.
- Traitement du langage naturel : utilisé pour traiter les dossiers médicaux, les étiquettes de médicaments, les questions des patients, etc.
- Prédiction : Utilisé pour prédire la survie des patients, la progression de la maladie, les coûts médicaux, etc.
- Traitement personnalisé : utilisé pour fournir des recommandations personnalisées basées sur le génome, le mode de vie et les antécédents médicaux d’un patient.
1.2 Défis du Deep Learning
Bien que le deep learning ait connu un succès remarquable dans le domaine de la santé, il reste encore confronté à plusieurs défis :
- Qualité et disponibilité des données : les données de santé sont souvent fragmentées, incohérentes et manquantes, ce qui rend leur prétraitement et leur nettoyage difficiles.
- Interprétabilité et fiabilité : les modèles d’apprentissage profond sont souvent considérés comme des « boîtes noires » car leurs processus de prise de décision sont difficiles à expliquer. Cela limite leur fiabilité dans les applications cliniques.
- Ressources informatiques : la formation de modèles d'apprentissage profond nécessite des ressources informatiques étendues, ce qui peut limiter leur utilisation dans les petites institutions médicales et les laboratoires de recherche.
- Problèmes juridiques et éthiques : l'utilisation de modèles d'apprentissage profond dans le domaine de la santé peut soulever des problèmes juridiques et éthiques, tels que la protection de la vie privée et les droits des patients.
Dans les sections suivantes, nous discuterons en détail des applications de l'apprentissage profond dans le domaine de la santé, ainsi que de leurs principes, algorithmes et exemples.
2. Concepts de base et connexions
Dans le domaine de l'apprentissage profond, il existe de nombreux types de modèles, tels que les réseaux de neurones, les réseaux de neurones convolutifs (CNN), les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les mécanismes d'auto-attention (Attention). Ces modèles peuvent être combinés et ajustés selon les besoins de la tâche pour obtenir des performances optimales. Dans le domaine de la santé, ces modèles sont souvent appliqués aux tâches suivantes :
- Classification et détection d'images : utilisées pour diagnostiquer le cancer, les maladies pulmonaires, les maladies de la peau, etc.
- Traitement du langage naturel : utilisé pour traiter les dossiers médicaux, les étiquettes de médicaments, les questions des patients, etc.
- Prédiction : Utilisé pour prédire la survie des patients, la progression de la maladie, les coûts médicaux, etc.
- Traitement personnalisé : utilisé pour fournir des recommandations personnalisées basées sur le génome, le mode de vie et les antécédents médicaux d’un patient.
Dans les sections suivantes, nous discutons en détail des principes, des algorithmes et des exemples de ces modèles.
3. Explication détaillée des principes de base de l'algorithme, des étapes de fonctionnement spécifiques et des formules de modèles mathématiques
Dans cette partie, nous présenterons en détail les principes de base de l'algorithme, les étapes opérationnelles spécifiques et les formules de modèles mathématiques de l'application des modèles profonds dans le domaine médical et de la santé.
3.1 Réseau neuronal
Le réseau neuronal est la base de l'apprentissage profond, qui se compose de plusieurs nœuds (neurones) et couches reliés par des poids. Chaque nœud reçoit une entrée, y effectue une transformation non linéaire et génère le résultat. La structure de base du réseau neuronal comprend la couche d'entrée, la couche cachée et la couche de sortie.
3.1.1 Propagation directe du réseau neuronal
La propagation vers l'avant d'un réseau neuronal fait référence au processus allant de la couche d'entrée à la couche de sortie. Dans ce processus, chaque nœud reçoit son entrée, calcule sa sortie et transmet sa sortie au nœud suivant. Ce processus peut être exprimé par la formule suivante :
$$ y = f(Wx + b) $$
Parmi eux, $y$ est la sortie, $f$ est la fonction d'activation, $W$ est la matrice de poids, $x$ est l'entrée et $b$ est le vecteur de biais.
3.1.2 Fonction de perte du réseau neuronal
La fonction de perte est utilisée pour mesurer les performances du modèle. Dans le domaine de la médecine et des soins de santé, les fonctions de perte couramment utilisées comprennent la perte d'entropie croisée, l'erreur quadratique moyenne (MSE) et l'erreur quadratique moyenne (RMSE). Ces fonctions de perte peuvent être exprimées par la formule suivante :
$$ L = -\sum_{i=1}^{n} y_i \log(\hat{y}_i) $$
$$ L = \frac{1}{2n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2 $$
$$ L = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2} $$
Parmi eux, $L$ est la valeur de perte, $n$ est le nombre d'échantillons, $y_i$ est la vraie valeur et $\hat{y}_i$ est la valeur prédite.
3.1.3 Descente de gradient des réseaux de neurones
La descente de gradient est la principale méthode d'optimisation des poids des réseaux neuronaux. Au cours de ce processus, le modèle met à jour les poids de manière itérative pour minimiser la fonction de perte. Ce processus peut être exprimé par la formule suivante :
$$ W_{t+1} = W_t - \eta \frac{\partial L}{\partial W_t} $$
Parmi eux, $W_t$ est le poids du pas de temps actuel, $W_{t+1}$ est le poids du pas de temps suivant et $\eta$ est le taux d'apprentissage.
3.2 Réseau neuronal convolutif
Le réseau neuronal convolutif (CNN) est un type spécial de réseau neuronal principalement utilisé dans les tâches de traitement d'images. La structure de base de CNN comprend une couche de convolution, une couche de pooling et une couche entièrement connectée.
3.2.1 Couche de convolution
La couche convolutive opère sur l'image d'entrée en utilisant des noyaux convolutifs pour extraire des caractéristiques. Ce processus peut être exprimé par la formule suivante :
$$ C(x) = \somme_{i,j} x[i,j] * k[i,j] $$
Parmi eux, $C(x)$ est la sortie, $x$ est l'entrée et $k$ est le noyau de convolution.
3.2.2 Couche de pooling
La couche de pooling est utilisée pour réduire la taille de l’image afin de réduire la quantité de calcul. Ce processus est généralement mis en œuvre à l’aide d’un pooling maximum ou d’un pooling moyen. Ce processus peut être exprimé par la formule suivante :
$$ P(x) = \max_{i,j} (x[i,j]) \quad \text{or} \quad \frac{1}{W \times H} \sum_{i,j} x [je,j] $$
Parmi eux, $P(x)$ est la sortie, $x$ est l'entrée, $W$ et $H$ sont la largeur et la hauteur de l'image.
3.2.3 Couche entièrement connectée
La couche entièrement connectée prend en entrée la sortie des couches de convolution et de pooling et est entraînée par propagation vers l'avant et descente de gradient du réseau neuronal. Ce processus a été décrit en détail ci-dessus.
3.3 Réseau neuronal récurrent
Le réseau neuronal récurrent (RNN) est un type spécial de réseau neuronal principalement utilisé dans les tâches de traitement de données séquentielles. La structure de base de RNN comprend l’état caché et l’état de sortie.
3.3.1 État caché
Les états cachés sont utilisés pour stocker les relations entre les séquences. Ce processus peut être exprimé par la formule suivante :
$$ h_t = f(W_{hh} h_{t-1} + W_{xh} x_t + b_h) $$
Parmi eux, $h_t$ est l'état caché, $W_{hh}$ et $W_{xh}$ sont les matrices de poids, $x_t$ est l'entrée et $b_h$ est le vecteur de biais.
3.3.2 État de sortie
L'état de sortie est utilisé pour générer la sortie de la séquence. Ce processus peut être exprimé par la formule suivante :
$$ o_t = f(W_{ho} h_t + W_{xo} x_t + b_o) $$
Parmi eux, $o_t$ est l'état de sortie, $W_{ho}$ et $W_{xo}$ sont les matrices de poids, $x_t$ est l'entrée et $b_o$ est le vecteur de biais.
3.3.3 Descente de gradient
La descente de gradient du RNN est similaire à la descente de gradient du réseau neuronal, sauf que la relation récursive des états cachés doit être prise en compte lors du calcul du gradient. Ce processus peut être exprimé par la formule suivante :
$$ \frac{\partial L}{\partial W_{hh}} = \sum_{t=1}^{T} \frac{\partial L}{\partial h_t} \frac{\partial h_t}{\ partiel W_{hh}} $$
Parmi eux, $T$ est la longueur de la séquence et $L$ est la valeur de la perte.
3.4 Mécanisme d'auto-attention
Le mécanisme d’auto-attention est une nouvelle architecture de réseau neuronal principalement utilisée dans les tâches séquence à séquence (seq2seq). Le mécanisme d’auto-attention utilise des pondérations d’attention pour calculer l’importance de chaque élément dans une séquence afin de mieux capturer la relation entre les séquences.
3.4.1 Poids de l'attention
Les poids d'attention sont utilisés pour calculer l'importance de chaque élément de la séquence. Ce processus peut être exprimé par la formule suivante :
$$ a_t = \frac{\exp(s(h_t, x_t))}{\sum_{t'=1}^{T} \exp(s(h_{t'}, x_{t' 39 ;}))} $$
Parmi eux, $a_t$ est le poids d'attention, $s$ est la fonction de similarité, $h_t$ est l'état caché et $x_t$ est l'entrée.
3.4.2 Formation du mécanisme d'auto-attention
L’entraînement du mécanisme d’auto-attention est similaire à celui du RNN, sauf que la relation récursive des poids d’attention doit être prise en compte lors du calcul du gradient. Ce processus peut être exprimé par la formule suivante :
$$ \frac{\partial L}{\partial W_{hh}} = \sum_{t=1}^{T} \frac{\partial L}{\partial h_t} \frac{\partial h_t}{\ partiel W_{hh}} + \sum_{t=1}^{T} \frac{\partial L}{\partial a_t} \frac{\partial a_t}{\partial W_{hh}} $$
Parmi eux, $T$ est la longueur de la séquence et $L$ est la valeur de la perte.
4. Exemples de code spécifiques et explications détaillées
Dans cette section, nous utiliserons un exemple spécifique pour illustrer comment l'apprentissage profond peut être utilisé dans le domaine médical et de la santé. Nous utiliserons une tâche simple de classification d’images consistant à classer les radiographies du cancer du poumon et des cancers non pulmonaires.
4.1 Prétraitement des données
Tout d’abord, nous devons charger et prétraiter les données. Nous pouvons utiliser la bibliothèque OpenCV de Python pour charger les rayons X et la bibliothèque NumPy pour prétraiter les données.
import cv2
import numpy as np
# 加载X光片
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 调整亮度和对比度
alpha = 1.5
beta = -20
adjusted = cv2.convertScaleAbs(gray, alpha=alpha, beta=beta)
# 腐蚀和膨胀，以去除噪声
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
eroded = cv2.erode(adjusted, kernel, iterations=1)
dilated = cv2.dilate(eroded, kernel, iterations=1)
# 调整大小，以确保输入尺寸与模型要求一致
final = cv2.resize(dilated, (224, 224))4.2 Construction du modèle
Ensuite, nous devons construire un modèle d’apprentissage profond. Nous pouvons utiliser la bibliothèque Keras de Python pour créer un modèle CNN simple.
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])4.3 Formation sur modèle
Ensuite, nous devons entraîner le modèle. Nous pouvons utiliser la bibliothèque NumPy de Python pour charger des étiquettes et la bibliothèque Keras pour entraîner le modèle.
# 加载标签
labels = np.load('labels.npy')
# 训练模型
model.fit(X_train, labels, epochs=10, batch_size=32)4.4 Évaluation du modèle
Enfin, nous devons évaluer les performances du modèle. Nous pouvons utiliser la bibliothèque NumPy de Python pour charger les données de test et la bibliothèque Keras pour évaluer le modèle.
# 加载测试数据
X_test = np.load('X_test.npy')
labels = np.load('labels_test.npy')
# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, labels)
print('Accuracy: %.2f' % (accuracy * 100))5. Tendances et défis futurs
Dans les applications d’apprentissage profond dans le domaine médical et de la santé, les tendances et défis futurs comprennent :
- Taille et qualité des ensembles de données : à mesure que les données de santé augmentent, les modèles d'apprentissage profond nécessiteront davantage de ressources informatiques et une plus grande précision.
- Interprétabilité et fiabilité : les décideurs du secteur de la santé doivent mieux comprendre le processus décisionnel des modèles d'apprentissage profond pour garantir leur fiabilité et leur sécurité.
- Problèmes juridiques et éthiques : à mesure que l’apprentissage profond est de plus en plus utilisé dans le domaine des soins de santé, certains problèmes juridiques et éthiques doivent être résolus, tels que la protection de la vie privée et les droits des patients.
- Collaboration interdisciplinaire : les applications d'apprentissage profond dans le domaine de la santé nécessitent une collaboration interdisciplinaire pour résoudre des problèmes complexes et obtenir de meilleurs résultats.
Dans les sections suivantes, nous discutons en détail de ces tendances et défis futurs.
6.Questions en annexe
Dans cette section, nous répondrons à quelques questions fréquemment posées pour aider les lecteurs à mieux comprendre les applications du deep learning dans le domaine de la santé.
Question 1 : Quelle est la différence entre le deep learning et le machine learning traditionnel ?
Réponse : L'apprentissage profond est une méthode d'apprentissage automatique basée sur des réseaux de neurones qui peuvent apprendre automatiquement des fonctionnalités, tandis que l'apprentissage automatique traditionnel nécessite de fournir manuellement des fonctionnalités. L’apprentissage profond fonctionne généralement mieux sur des ensembles de données à grande échelle, mais nécessite davantage de ressources informatiques.
Question 2 : Quelles sont les applications du deep learning dans le domaine médical et sanitaire ?
Réponse : Les applications d'apprentissage profond dans le domaine de la santé incluent la classification et la détection d'images (telles que les rayons X du cancer du poumon et des cancers non pulmonaires), le traitement du langage naturel (telles que les dossiers médicaux et l'étiquetage des médicaments), la prédiction (telle que la survie des patients et la progression de la maladie). et des traitements personnalisés selon la personnalité (par exemple, des recommandations personnalisées basées sur le génome, le mode de vie et les antécédents médicaux du patient).
Question 3 : Quels sont les enjeux des modèles de deep learning dans le domaine médical et sanitaire ?
Réponse : Les défis rencontrés par les modèles d'apprentissage profond dans le domaine des soins de santé comprennent la qualité et la quantité des données, l'interprétabilité et la fiabilité, les questions juridiques et éthiques et la collaboration interdisciplinaire.
Question 4 : Quelles sont les futures tendances du deep learning dans le domaine médical et de la santé ?
Réponse : Les futures tendances en matière d'apprentissage profond dans le domaine des soins de santé incluent une augmentation de la taille et de la qualité des ensembles de données, une interprétabilité et une fiabilité améliorées, la résolution de problèmes juridiques et éthiques et une collaboration interdisciplinaire accrue.
les références
- Goodfellow, I., Bengio, Y. et & Courville, A. (2016). L'apprentissage en profondeur. Presse du MIT.
- LeCun, Y., Bengio, Y. et & Hinton, G. (2015). L'apprentissage en profondeur. Nature, 521(7550), 436-444.
- Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. (2012). Classification ImageNet avec des réseaux de neurones à convolution profonde. Avancées dans les systèmes de traitement de l'information neuronale, 25(1), 1097-1105.
- Rajpurkar, P., Li, S., Dong, H., Szolovits, P. et & Khoshgoftaar, T. (2017). CheXNet : Repenser l'analyse des radiographies thoraciques avec un modèle d'apprentissage profond. Préimpression arXiv arXiv:1711.02210.
- Zhang, Y., Zhou, B. et & Zhang, Y. (2019). Analyse d'images médicales : méthodes et applications. Presse CRC.