Intelligence artificielle

Des algorithmes performants mais encore discrets

Au Congrès européen de radiologie, une session du 27 février s’est intéressée aux performances de l’apprentissage profond, à la façon dont il peut s’intégrer à la pratique des radiologues et aux domaines où tout reste à jouer.

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Le 28/02/19 à 16:00, mise à jour hier à 14:22 Lecture 2 min.

Eliot Siegel constate que de nombreux algorithmes montrent des résultats prometteurs mais qu'ils sont encore peu disponibles au niveau des PACS. © C. F.

Au fil des congrès, la popularité de l’intelligence artificielle ne se dément pas et l’ECR 2019 ne déroge pas à la règle. Le 27 février, la session « L’intelligence artificielle pilotée par les radiologues » s’est tenue dans une salle pleine à craquer.

Le deep learning plus rapide que les CAD

Les intervenants ont évoqué les avantages et les limites des technologies d’IA. Eliot Siegel, radiologue au Centre médical de l’université du Maryland, à Baltimore (États-Unis), a décrit les principaux atouts de l’apprentissage profond (deep learning) appliqué à la radiologie : « C’est une méthode plus rapide que les techniques de diagnostic assisté par ordinateur (computer-aided diagnosis, CAD) traditionnelles car l’algorithme émerge directement des données elles-mêmes. La durée de développement des algorithmes se compte en quelques semaines plutôt qu’en mois ou en années. »

Les réseaux convolutifs surpassent l’œil humain pour la texture des images

En matière d’analyse d’images, Eliot Siegel constate

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Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

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Mots-clés

algorithmes apprentissage profond

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