Un interne qui vibe code un calculateur de doses un dimanche soir, des chatbots généralistes bloqués sur le réseau de l'hôpital, une IA médicale offerte à chaque soignant, des cours de vibe coding dans la formation : bonne ou mauvaise idée ? Thomas Gharmoul, responsable de l'innovation et de l'IA à l'Hôpital Foch, répond au jeu de Tech Anatomy.

Ce jeu est extrait de l'épisode complet « Quand les soignants codent : le vibe coding à l'hôpital », avec Anca Petre : https://youtu.be/gkOq-QOTfG4
Aussi sur toutes les plateformes de podcast.

Chapitres

• 0:00 Introduction
• 0:12 Bonne ou mauvaise idée ?
• 0:17 Un calculateur de doses vibe codé un dimanche soir
• 1:11 Bloquer les chatbots généralistes à l'hôpital
• 2:07 Une IA médicale pour chaque soignant
• 2:58 Des cours de vibe coding dans la formation des soignants
• 4:56 L'épisode complet

Tech Anatomy avec Anca Petre, un podcast produit par MedShake Studio.

Hosted on Ausha. See ausha.co/privacy-policy for more information.

Et si les soignants fabriquaient eux-mêmes leurs outils ? Dans cet épisode de Tech Anatomy, Anca Petre reçoit Thomas Gharmoul, responsable de l'innovation et de l'IA à l'Hôpital Foch et expert santé numérique et IA à l'ANAP. Avec le mathématicien Sameh Mohamed, il a publié un livre blanc sur le vibe coding à l'hôpital : des professionnels de santé qui créent leurs propres applications en parlant à une IA, sans écrire une ligne de code.

Au programme

• Ce que le vibe coding change pour les équipes hospitalières
• Pourquoi interdire ou fermer les yeux ne suffit pas
• Le cadre proposé pour accompagner ces projets
• La frontière avec le dispositif médical
• Fabriquer ou acheter
• La gouvernance de l'IA à l'hôpital
• Le jeu « Bonne ou mauvaise idée ? » et les questions rapides

Chapitres

0:00 Introduction
1:08 Le vibe coding à l'hôpital, c'est quoi ?
4:28 Un exemple concret : des étiquettes patients en deux heures
7:49 Du bricolage sur Excel aux vraies applications
12:42 Interdire, fermer les yeux ou encadrer ?
18:36 Le jeu : bonne ou mauvaise idée ?
23:20 Du prototype au dispositif médical
26:06 Fabriquer ou acheter : l'exemple des scribes
27:46 Accompagner les soignants qui codent
29:38 Où en est-on vraiment dans les hôpitaux ?
32:02 La gouvernance de l'IA à l'hôpital Foch
33:31 Un service de vibe coding à l'hôpital ?
36:29 Les questions rapides

Crédits
Production : MedShake Studio
Animation : Anca Petre

Abonnez-vous à la newsletter Tech Anatomy : https://www.linkedin.com/build-relation/newsletter-follow?entityUrn=7117418963067658241
Suivez Anca sur LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/ancapetre/
Groupe WhatsApp, conseils IA en santé : https://chat.whatsapp.com/CMdYp3pfcRrBX9Qxo2sKAz

Hosted on Ausha. See ausha.co/privacy-policy for more information.

In this episode of Tech Anatomy, Anca Petre talks with Dr Arun Thirunavukarasu, academic ophthalmology trainee in London and honorary research fellow at the London School of Hygiene and Tropical Medicine. As a medical student at Cambridge, he was the first author of "Large language models in medicine", the Nature Medicine review published in July 2023 that has since been cited thousands of times and became the go-to primer for clinicians. Today he works on the rules we need to evaluate medical chatbots. Together, they look at what large language models can really do in medicine, why passing a medical exam proves so little, and how doctors can keep their judgment as AI enters their toolbox.

Topics covered:

• What a large language model is, explained to a clinician, and why its results are "impressive but mixed".

• Why a model that passes medical exams is not ready to practise, and why we need pragmatic, randomised research.

• CHART, a reporting guideline to make chatbot studies more rigorous and transparent.

• True or False: medical boards, hallucinations and model size, open source models, and the clinicians of tomorrow.

• AI in ophthalmology today, from diabetic retinopathy screening to the limits of chatbots on eye images.

• Never-skilling: when trainees delegate their thinking to AI and never acquire the skills.

• Autonomous AI consultations, and what medicine can learn from self-driving cars.

Chapters:

0:00 Teaser
0:19 Introduction
1:05 What is a large language model?
2:24 Impressive but mixed
4:05 Putting GPT-4 through medical exams
7:17 How should we evaluate these models?
11:35 CHART, a guideline for chatbot studies
14:06 True or False
18:18 AI in ophthalmology today
20:20 Why chatbots struggle with eye images
22:02 The never-skilling problem
23:08 How Arun got into AI
24:10 Rethinking medical training
26:25 Autonomous AI consultations
29:13 Rapid questions

Credits:

Production: MedShake Studio
Host: Anca Petre

Subscribe to the Tech Anatomy newsletter:
https://www.linkedin.com/build-relation/newsletter-follow?entityUrn=7117418963067658241

Follow Anca on LinkedIn for more tips and free resources:
https://www.linkedin.com/in/ancapetre/

WhatsApp group, AI in health tips:
https://chat.whatsapp.com/CMdYp3pfcRrBX9Qxo2sKAz

Hosted on Ausha. See ausha.co/privacy-policy for more information.