Blessure sportiveUne blessure sportive est une blessure survenant lors d'une activité sportive. Aux États-Unis, 30 millions d'adolescents et d'enfants participent à une forme de sport organisé. Parmi eux, environ 3 millions d'athlètes de moins de 14 ans sont blessés chaque année D'après une étude de la Stanford University, 21 % des blessures survenues chez les athlètes universitaires conduisent ces athlètes à manquer au moins une journée de sport, et environ 77 % de ces blessures impliquent la partie inférieure du corps.
Intelligence artificiellevignette|redresse=0.8|Les assistants personnels intelligents sont l'une des applications concrètes de l'intelligence artificielle dans les années 2010. L'intelligence artificielle (IA) est un ensemble de théories et de techniques visant à réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine. Souvent classée dans le groupe des mathématiques et des sciences cognitives, elle fait appel à la neurobiologie computationnelle (particulièrement aux réseaux neuronaux) et à la logique mathématique (partie des mathématiques et de la philosophie).
Intelligence artificielle généralevignette|Image générée en juin 2022 par le modèle de génération d'images DALL-E-mini, à partir de la consigne « Intelligence artificielle ». Une intelligence artificielle générale (IAG) est une intelligence artificielle capable d'effectuer ou d'apprendre pratiquement n'importe quelle tâche cognitive propre aux humains ou autres animaux. La création d'intelligences artificielles générales est un des principaux objectifs de certaines entreprises comme OpenAI, DeepMind et Anthropic.
Métiers de la santéLe professionnel de santé est une personne qui exerce ses compétences et son jugement, fournit un service lié au maintien, à l'amélioration de la santé des individus, ou au traitement des individus blessés, malades, souffrant d'un handicap ou d'une infirmité en leur prodiguant des soins et des thérapies. Ces professionnels contribuent à l'économie de la santé, secteur parmi les plus dynamiques dans l'ensemble des pays de l'OCDE depuis plusieurs décennies (8,9 % du PIB en moyenne en 2004, avec par habitant en dépenses sanitaires.
Éthique de l'intelligence artificielleL'éthique de l'intelligence artificielle est le domaine de l' propre aux robots et autres entités artificiellement intelligents. Il est généralement divisé en roboéthique, qui se préoccupe de l'éthique humaine pour guider la conception, la construction et l'utilisation des êtres artificiellement intelligents, et l', préoccupée par le comportement moral des agents moraux artificiels. Pour l'aspect philosophique de l'intelligence artificielle, voir Philosophie de l'intelligence artificielle.
Intelligence artificielle amicaleUne intelligence artificielle amicale (aussi appelé IA amicale ou IAA) est une intelligence artificielle hypothétique qui aurait un effet positif plutôt que négatif sur l'humanité. Ce concept fait partie de l'éthique de l'intelligence artificielle et est étroitement lié au problème de l'alignement et à l'éthique des machines. Alors que l'éthique des machines se préoccupe de la façon dont un agent artificiellement intelligent doit se comporter, la recherche de l'intelligence artificielle amicale est axée sur la façon de provoquer ce comportement et de s'assurer qu'il est suffisamment maîtrisé.
Traumatisme (médecine)Un traumatisme (du grec τραῦμα (trauma) = « blessure ») est un dommage, ou choc, provoqué par une blessure physique grave et soudaine. Il peut être décrit en tant que « blessure ou dommage physique, tel qu'une fracture ». Le traumatisme majeur (défini par un degré de sévérité plus élevé que 15) peut conduire à des complications secondaires comme un collapsus, une insuffisance respiratoire et la mort. Ramener à la vie un patient souffrant d'un traumatisme implique souvent de multiples procédures médicales.
Vision par ordinateurLa vision par ordinateur est un domaine scientifique et une branche de l’intelligence artificielle qui traite de la façon dont les ordinateurs peuvent acquérir une compréhension de haut niveau à partir d's ou de vidéos numériques. Du point de vue de l'ingénierie, il cherche à comprendre et à automatiser les tâches que le système visuel humain peut effectuer. Les tâches de vision par ordinateur comprennent des procédés pour acquérir, traiter, et « comprendre » des images numériques, et extraire des données afin de produire des informations numériques ou symboliques, par ex.
Infirmier praticien spécialiséL'infirmier praticien spécialisé ou infirmière praticienne spécialisée (IPS) est, au Canada, une infirmière ou un infirmier qui possèdent une expérience clinique dans un domaine spécifique et qui ont reçu une formation avancée de cycle en sciences infirmières et en sciences médicales. L'infirmier en pratique avancée ou infirmière en pratique avancée IPA est en France un(e) (IDE) travaillant en interprofessionnel dans une équipe de soins primaires (ESP) ou dans une Maison de santé pluridisciplinaire (MSPP).
General practitionerIn the medical profession, a general practitioner (GP) or family physician is a physician who treats acute and chronic illnesses and provides preventive care and health education to patients of all ages. GPs' duties are not confined to specific fields of medicine, and they have particular skills in treating people with multiple health issues. They are trained to treat patients to levels of complexity that vary between countries. The term "primary care physician" is more usually used in the US.
Effet de souffleL’effet de souffle ou blast, est l'effet sur l'organisme d'une explosion. Il est recherché par certaines armes (des obus ou grenades et mines aux bombes atomiques) et alors parfois associé à un effet thermique (double-effet dit « thermobarique »). Lors des guerres ou blessures par armes à feu ou lors d'une explosion accidentelle, les lésions induites par l'effet de souffle aggravent les blessures par balles ou éclats isolés et rendent le travail des médecins et chirurgiens plus délicat.
Mesure stéréoscopiqueLa stéréovision ou mesure stéréoscopique est une méthode de mesure qui consiste à se servir de la prise d'images (photographiques ou numériques) prises de différents points de vue, pour déterminer les dimensions, les formes ou les positions d'objets. Pour cela on utilise : soit des appareils photographiques étalonnés utilisant des films argentiques plans et stables dimensionnellement ou des détecteurs C.C.D à haute résolution pour des mesures statiques ; soit des caméras (film ou CCD) si des mesures dynamiques sont nécessaires (vidéogrammétrie).
Prévention des blessuresLa prévention des blessures est la prévention et la réduction de la gravité des blessures causées par des mécanismes externes, tels que les accidents, avant que ceux-ci ne surviennent. Elle fait partie des domaines de la sécurité et de la santé publique. Elle a pour but d'améliorer d'améliorer la santé et la qualité de vie des populations. Les personnes extérieures à ce domaine utilisent souvent le terme de « blessure accidentelle ».
Feature (computer vision)In computer vision and , a feature is a piece of information about the content of an image; typically about whether a certain region of the image has certain properties. Features may be specific structures in the image such as points, edges or objects. Features may also be the result of a general neighborhood operation or feature detection applied to the image. Other examples of features are related to motion in image sequences, or to shapes defined in terms of curves or boundaries between different image regions.
Médecine du sportLa médecine du sport ou médecine sportive est la médecine spécialisée dans la prévention, le diagnostic et le traitement des pathologies induites par le sport ou pouvant affecter les performances des sportifs. Contrairement à des idées reçues, la médecine du sport n'est pas réservée aux pratiquants. En France il existe une Société française de médecine du sport et en son sein un « groupe de consensus » La médecine du sport étudie et traite la physiologie, la psychologie et la biologie du sport : métabolisme énergétique, adaptation du corps à l'effort, entraînement et surentraînement, fatigue et récupération, biométrie, dopage, nutrition.
Apprentissage superviséL'apprentissage supervisé (supervised learning en anglais) est une tâche d'apprentissage automatique consistant à apprendre une fonction de prédiction à partir d'exemples annotés, au contraire de l'apprentissage non supervisé. On distingue les problèmes de régression des problèmes de classement. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Extreme learning machineEn apprentissage automatique, le terme extreme learning machine (machine à apprentissage extrême) fait référence à un type de réseau de neurones. Sa spécificité est de n'avoir qu'une seule couche de nœuds cachés, où les poids des entrées de connexion de nœuds cachés sont répartis au hasard et jamais mis à jour. Ces poids entre les nœuds cachés d'entrée et les sorties sont appris en une seule étape, ce qui revient essentiellement à l'apprentissage d'un modèle linéaire.
Apprentissage par renforcement profondL'apprentissage par renforcement profond (en anglais : deep reinforcement learning ou deep RL) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique (en anglais : machine learning) qui combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond (en anglais : deep learning). L'apprentissage par renforcement considère le problème d'un agent informatique (par exemple, un robot, un agent conversationnel, un personnage dans un jeu vidéo, etc.) qui apprend à prendre des décisions par essais et erreurs.
