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 15:05

Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

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Le fil Docteur Imago

02 Juil

16:36

Une étude publié dans Nature présente AR-VIU, une plateforme de réalité augmentée qui affiche en temps réel des échographies 3D volumétriques, facilitant la perception de l’anatomie et l’interprétation des images. Les résultats montrent qu’elle améliore significativement la précision des utilisateurs, réduit les écarts de performance entre novices et experts, et accélère l’apprentissage de l’échographie.

7:28

Selon une étude, 8 % des femmes sans antécédent cardiovasculaire majeur présentent des calcifications artérielles mammaires (BAC) au dépistage mammographique. Leur signalement pourrait constituer une opportunité de dépistage précoce du risque cardiovasculaire et orienter vers une évaluation préventive.
01 Juil

16:00

Une étude menée auprès d'enfants dont certains ayant été infectés par le SARS-CoV-2, montre qu’environ dix mois après l’infection, les anomalies radiographiques thoraciques sont légèrement plus fréquentes chez les enfants infectés, principalement sous la forme d’un épaississement péribronchique périhilaire.

13:30

Gleamer, filiale de DeepHealth annonce avoir reçu un marquage CE pour sa solution LumbarMR® dédiée à l'IRM du rachis lombaire.

7:48

Le challenge d'intelligence artificielle du congrès 2026 de la Société nord-américaine de radiologie sera dédié à l'IRM du genou. Les participants devront développer des modèles d'IA capables d'identifier les anomalies et de faciliter la prise en charge des patients.
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