Nathalie Lassau

« Il faut une synergie entre radiologues, chercheurs et industriels autour de la recherche »

Professeur de radiologie à l’université Paris Sud, codirectrice du laboratoire de recherche en imagerie ir4m Paris Sud CNRS et organisatrice du Data challenge des JFR, Nathalie Lassau milite pour une collaboration accrue entre les acteurs de la recherche en intelligence artificielle.

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Le 24/09/19 à 7:00, mise à jour aujourd'hui à 15:21 Lecture 4 min.

« Avoir de belles bases de données demande du temps et des financements », explique Nathalie Lassau. © Benjamin Bassereau

Docteur Imago / Une recherche dans Pubmed avec les mots-clés « imagerie médicale » et « intelligence artificielle » renvoie 838 résultats en 2019. C’est énorme. 

Nathalie Lassau / Cet engouement pour l’IA date de 2017. C’est la première année où, au congrès de la Société Nord-Américaine de radiologie (RSNA), les sessions sur ce thème ont dû refuser du monde. C’était du jamais vu depuis 20 ans. Les études présentées à cette époque paraissent maintenant dans les revues.

D. I. / Comment expliquez-vous cette passion pour l’IA en imagerie ?

N. L. / Les innovations en intelligence artificielle se répercutent très vite sur l’imagerie médicale : il est facile par exemple d’imaginer que les techniques de reconnaissance faciale puissent être utilisées pour interpréter un scanner, et de lancer des recherches en ce sens. Les radiologues ont aussi été stimulés par des déclarations comme celles de Laurent Alexandre 1, qui annonçait leur remplacement par l’IA dans les 10 ans. Au début, ça nous a énerv

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

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Un « potentiel prometteur » des modèles de langages dans les classifications radiologiques. Selon une étude parue le 7 juillet, ces modèles ont montré une justesse dans la classification générale des fractures, mais des limites de classifications détaillées confirme le besoin de validation par les professionnels de santé avant une véritable utilisation.

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Selon une étude publiée dans Academic Radiology, des QCM générés par ChatGPT comme outil de renforcement des connaissances ont obtenu des taux de réussite très proche de ceux de radiologues expérimentés. Malgré une qualité jugée assez proche, une partie des étudiants ont reconnu les QCM écrits par des radiologues.
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