Intelligence artificielle

Quelles applications à venir pour l’IA générative en radiologie ?

Le samedi 14 octobre 2023, une session d'une demi-heure à l’Agora des JFR sera consacrée à la prochaine arrivée de l'IA générative basée sur des grands modèles de langage en radiologie, notamment dans le domaine du traitement de texte. Gaspard d'Assignies, radiologue interventionnel au groupe hospitalier du Havre et co-fondateur de la société Incepto medical, détaille les sujets qu'il va aborder durant cette présentation.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 14/10/23 à 7:00 Lecture 2 min.

Les grands modèles de langage et leur apport potentiel à une radiologie augmentée seront le thème d'une présentation de Gaspard d'Assignies et Roberto Ardon aux JFR 2023 (image d'illustration). D. R.

Si les Journées francophones de la radiologie (JFR) sont l'occasion de rassembler la communauté radiologique et de partager les bonnes pratiques, elles constituent aussi un moment privilégié pour « échanger sur les visions qu’on peut avoir de l’avenir de notre profession », nous indique Gaspard d’Assignies, radiologue interventionnel au groupe hospitalier du Havre et co-fondateur de la société Incepto medical. En compagnie de Roberto Ardon, responsable de la data science à Incepto medical, le radiologue compte attirer l'attention de la communauté radiologique sur l'intelligence artificielle (IA) générative basée sur des large language models (LLM) [grand modèle de langage en français, NDLR], et sur ses potentielles applications et limites en radiologie.

Des algorithmes récents...

« Dans une première partie, nous présenterons une histoire accessible du traitement algorithmique du langage naturel, et de l'arrive récente dans ce domaine des LLM. Ces derniers permettent de chercher de l

Il vous reste 75% de l’article à lire

Docteur Imago réserve cet article à ses abonnés

S'abonner à l'édition
  • Tous les contenus « abonnés » en illimité
  • Le journal numérique en avant-première
  • Newsletters exclusives, club abonnés

Abonnez-vous !

Docteur Imago en illimité sur desktop, tablette, smartphone, une offre 100% numérique

Offre mensuelle 100 % numérique

23 €

par mois

S’abonner à Docteur Imago

Auteurs

François Mallordy

Journaliste rédacteur spécialisé

Voir la fiche de l’auteur

Mots-clés

apprentissage profond intelligence artificielle

13 octobre 2023 au 16 octobre 2023

Journées francophones de radiologie 2023

Congrès
Palais des congrès de Paris, 2 place de la Porte Maillot, Paris, France, 75017, Île-de-France

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

17 Avr

16:34

Un centre d’imagerie médicale « de pointe » ouvrira en 2027 à Valence-d’Agen (Tarn-et-Garonne), informe ladepeche.fr

14:33

Une revue systématique publiée dans Radiography conclut au fort potentiel de l’utilisation du jumeau numérique en IRM, notamment en cardiologie et en oncologie, malgré des limites dans les domaines de la formation, de la sécurité et de l’intégration opérationnelle.

7:12

Une étude publiée dans Radiography analyse l’utilisation du modèle d’apprentissage profond Att-U-Net pour segmenter les tissus pulmonaires et les tumeurs à partir d’images PET-CT, afin d’améliorer le diagnostic du cancer du poumon. Les résultats montrent de bonnes performances (DSC 0,81 et IoU 0,69), suggérant que ce modèle pourrait renforcer la précision clinique et faciliter la planification des traitements.

7:00

16 Avr

15:41

Mount Sinai est le premier au monde à utiliser le système TheraSphere™ Y-90 « Any Day Dosing », un traitement mini-invasif qui délivre directement des radiations aux tumeurs du foie via le sang. Cette innovation permet de traiter les patients plus rapidement et plus souvent dans la semaine, améliorant ainsi l’accès aux soins et réduisant les délais, annonce un communiqué. 

13:16

Une revue systématique et méta-analyse démontre que la mammographie avec contraste (CEM) présente une très forte valeur prédictive négative pour les asymétries non rehaussées, avec un risque de cancer extrêmement faible. En revanche, la présence de rehaussement est fortement associée à la malignité et permet d’améliorer la stratification du risque.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR