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 14:05

Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

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Mots-clés

intelligence artificielle COVID-19

Le fil Docteur Imago

21 Nov

15:34

Des chercheurs ont examiné l’association entre la charge allostatique (AL), un indicateur de dysrégulation physiologique liée au stress, et la présence de pathologie maligne lors de biopsies mammaires guidées par imagerie. Les résultats suggèrent qu’une AL plus élevée est liée à un risque accru de pathologie maligne, ce qui pourrait guider des stratégies de dépistage personnalisées, indique une étude publiée dans JACR.

15:00

13:17

L’IRM rapide avec la reconstruction par apprentissage profond (DLR) améliore la qualité d’image et la précision diagnostique pour l’appendicite complexe par rapport à l’IRM non DLR et à la tomographie par contraste, offrant une alternative précieuse pour les patients sensibles aux radiations. (Étude).

7:09

Une étude évaluant plusieurs grands modèles de langage a montré que le modèle OpenAI o3 obtenait la meilleure précision à l’examen national japonais des techniciens en radiologie, atteignant 90 % de réussite.

7:00

20 Nov

15:06

Une étude montre que l’angioscanner coronaire à détecteur photonique, réalisée avec des doses réduites de rayonnement et de produit de contraste, offre une excellente qualité d’image et une précision diagnostique élevée, en particulier avec les reconstructions en VMI à 55 keV. Cette technique permet de détecter avec fiabilité les sténoses obstructives et les resténoses intrastent chez des patients souffrant d’une maladie coronarienne associée à l’inflammation.
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