Cela se passe aux États-Unis, à Philadelphie. Paras Lakhani, radiologue à l’hôpital universitaire Thomas Jefferson, et son équipe ont travaillé sur un modèle d’intelligence artificielle capable de reconnaître la tuberculose sur les radiologies pulmonaires de patients. Le dispositif a été pensé « comme un cerveau », expliquent-ils dans un article de la revue Radiology [1].

99 % de précision

Pour le développer, les chercheurs lui ont fourni une base de données de 1 007 images radiologiques de...

Sihem BOULTIF
Bibliographie
  1. Lakhani, P., « Deep Learning at Chest Radiography : Automated Classification of Pulmonary Tuberculosis by Using Convolutional Neural Networks », Radiology, août 2017, vol. 284, n° 2. DOI : 1148/radiol.2017162326