Deep learning

L’intelligence artificielle pour « démocratiser et égaliser » la qualité du diagnostic

Le Collège de France organisait le 2 mai un colloque consacré aux algorithmes en médecine, un domaine dans lequel l’imagerie médicale est un terrain d’explorations et d’applications de plus en plus vaste. Un exemple avec l’IRM cardiaque.

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Le 11/05/18 à 7:00, mise à jour hier à 14:22 Lecture 2 min.

Fabien Beckers, directeur de la société Arterys, a présenté les applications du deep learning en imagerie. © C. F.

Pour évoquer l’intégration de l'intelligence artificielle au traitement d'imagerie médicale, le Collège de France avait convié Fabien Beckers, directeur de la société Arterys, qui a présenté les applications du deep learning pour le post-traitement d’IRM cardiaque : « La mission que nous nous sommes donnée, c’est de rendre la médecine plus précise, plus quantitative et enlever cet aspect subjectif et variable qui existe aujourd’hui dans le diagnostic clinique », souligne-t-il.

« Rendre le système plus intelligent »

Les ingénieurs d’Arterys ont mis au point un outil d’IA pour une utilisation clinique, basé sur le cloud computing. Le système permet de regrouper les médecins et les données sur une plateforme commune : « On est en train de créer une nouvelle façon de penser la médecine, assure Fabien Beckers. Il fallait un système qui mutualise les données IRM pour faire travailler ensemble les radiologues, les chirurgiens, les chercheurs, pour qu’ils puissent échanger en temps réel sur le c

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Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

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Spécialité médicale

Cardiologie

Modalité d’imagerie

IRM

Mots-clés

IRM cardiaque apprentissage profond intelligence artificielle

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