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Mardi 4 juin 2019, la première édition des Journées francophones de radiologie de printemps, consacrée à l’intelligence artificielle, a lancé une réflexion sur l’imagerie préventive. En ouverture de la session, Isabelle Thomassin-Naggara, radiologue à l’hôpital Tenon – Assistance publique-Hôpitaux de Paris et secrétaire générale du Collège des enseignants en radiologie de France (CERF), a rappelé que l’IA est un outil déjà bien connu des radiologues dans sa forme « primitive » : « Pour le dépistage du cancer du sein, nous utilisons des CAD depuis 30 ans. Ce qui a changé, dans le domaine de l’IA appliquée à l’imagerie mammaire, c’est l’essor de l’apprentissage machine et de l’apprentissage profond, ainsi que l’augmentation du nombre de publications dans la littérature. »
Il faut beaucoup de données pour le cancer du sein
En radiologie, l’apprentissage profond trouve ses applications dans la caractérisation lésionnelle, la segmentation d’images, le triage et la hiérarchisation des cas, ou
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