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

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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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Un essai contrôlé randomisé multicentrique a évalué si la priorisation des radiographies thoraciques par intelligence artificielle réduisait les délais de diagnostic du cancer du poumon, sans observer d’amélioration significative des délais vers le scanner, le diagnostic, l’orientation ou le traitement. Ainsi, la priorisation des examens par IA dans ce contexte n’apporte pas de bénéfice clinique mesurable, selon une étude publiée dans Nature Medicine.

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