Dossier

Les algorithmes traquent le coronavirus

Dès les premières semaines de la pandémie, les chercheurs et développeurs de solutions d’intelligence artificielle ont entraîné, testé et affuté leurs algorithmes pour venir en aide aux radiologues contre le coronavirus. À mesure qu’affluaient les données et les images du monde entier, ils leur ont appris à détecter les signes d’une pneumonie, à évaluer sa gravité ou même à prédire son évolution à partir d’examens de scanner ou de radiographie thoracique. Ce dossier regroupe nos articles sur ce sujet.

© Wang L. et coll.

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Le 25/08/20 à 15:00, mise à jour hier à 15:04

Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

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Le fil Docteur Imago

20 Oct

16:30

Un modèle de deep learning peut estimer l’âge chronologique des enfants à partir de radiographies du bassin, avec une erreur absolue moyenne inférieure à 0,6 an, selon une étude.

14:05

La pose d'un filtre de veine cave inférieure est faisable chez les patients pédiatriques, conclut une étude rétrospective sur 242 cas, qui enregistre un taux de réussite de 99,1 %, ainsi qu'un taux élevé de retraits.

7:30

La biopsie guidée par mammographie avec contraste (CEM) serait une technique efficace pour explorer les lésions mammaires suspectes rehaussées. Dans une étude, 28,3 % des biopsies ont révélé une malignité, sans prédicteur statistiquement significatif identifié.
19 Oct

16:46

Le score Node-RADS basé sur le scanner montre des performances stables et « satisfaisantes » pour identifier la présence de métastases ganglionnaires chez des patients atteints de cancer rectal non encore traité, conclut une étude rétrospective présentée dans European Journal of radiology.
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