Tendances

Au RSNA 2024, l’intelligence artificielle parle modèles de fondation et productivité

Le congrès de la Société nord-américaine de radiologie, début décembre à Chicago, a confirmé l’essor des modèles de fondation et des outils de productivité en imagerie médicale. Ces avancées sont portées par des entreprises avec différents modèles de commercialisation, qui ouvrent la voie à une poursuite des innovations dans ce secteur.

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Le 30/01/25 à 7:00 Lecture 7 min.

Plusieurs entreprises des technologies de l’information misent sur les principales pathologies détectées en imagerie médicale et les programmes de dépistages – actuels ou potentiels -, tels que le dépistage du cancer du sein et le dépistage du cancer du poumon. © Benjamin Bassereau

L’édition 2024 du congrès de la Société nord-américaine de radiologie a fait la part belle à l’intelligence artificielle, en particulier sur son exposition technique. Cet événement, qui s’est tenu début décembre 2024 à Chicago (Illinois, États-Unis), a fait ressortir plusieurs tendances sur ce large sujet.

Modèle de fondation

La première est celle des modèles de fondation. Ce terme désigne « tout modèle entraîné sur un gros volume de données (généralement en utilisant l’apprentissage autosupervisé à grande échelle sur des données non annotées) qui peut être adapté (par exemple, affiné) à un large éventail de tâches en aval », d’après le centre de recherche sur les modèles de base (CRFM) du Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI), qui aurait inventé le concept [1]. Selon la Commission nationale de l’informatique et des libertés (CNIL), « il s’agit d’une catégorie de modèles d’IA sur un ensemble de données dont la quantité et la diversité sont particuliè

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Auteurs

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Benjamin Bassereau

Directeur de la rédaction BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. « Modèle de fondation ». Wikipédia, 13 novembre 2024. Wikipedia, https://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=Mod%C3%A8le_de_fondation&oldid=220269750.

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Une étude européenne met en évidence une grande hétérogénéité des pratiques de formation au dépistage du cancer du poumon par scanner à faible dose, ainsi que des lacunes importantes, notamment dans la gestion des résultats incidentels, des nodules pulmonaires, l’utilisation de l’IA et la communication avec les patients. Elle souligne la nécessité de développer un programme de formation européen harmonisé afin de renforcer les compétences des professionnels de santé impliqués dans le dépistage.

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