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 aujourd'hui à 15:05

Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

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Le fil Docteur Imago

31 Juil

16:28

Une étude parue dans la revue phiRO conclut qu'une architecture PocketNet offre une segmentation automatisée fiable des organes gynécologiques et des tumeurs cervicales sur IRM pondérée en T2, avec des performances comparables à celles d’un nnUNet de taille réelle tout en nécessitant beaucoup moins de mémoire et de temps d’entraînement.

8:00

Le CHU de Montpellier annonce avoir mené la prise en charge d'un AVC en 16 minutes, de l'admission du patient à la recanalisation, grâce à une organisation adaptée, qui nous avions présentée en 2023.
30 Juil

17:38

Des chercheurs ont développé un nouveau détecteur de rayons X qu’ils disent capable de produire des images plus nettes à des doses de radiation plus faibles. Les résultats de leur étude ont été publié dans National Science Review.

13:52

7:30

Selon une étude, les examens de TEP-TDM devraient être envisagés comme examen de première intention pour diagnostiquer les patients atteints de fièvre d'origine inconnue. Les chercheurs mettent en avant la performance diagnostique et l'impact vertueux sur la prise en charge des patients
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