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 14:05

Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

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Le fil Docteur Imago

27 Nov

13:10

Des chercheurs en Corée du Sud ont développé un modèle d’IA capable de détecter les méningiomes sur des radiographies du crâne. Validée sur des données internes et externes, la méthode démontre une performance élevée et constitue une alternative prometteuse pour les environnements disposant de ressources limitées. (Étude)

7:10

L’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus intégrée dans la recherche et la pratique en radiographie. Selon une étude parue dans Radiography, GenAI et les LLM offrent des opportunités transformatrices pour la recherche en radiographie à travers plusieurs étapes, de la conception de l’étude à la diffusion. Leur intégration exige toutefois une validation rigoureuse et des garanties éthiques pour limiter les biais, les erreurs et les risques liés à la confidentialité.

14:29

Une étude a évalué sept modèles LLM en open-source pour la synthèse des rapports radiologiques de patients ayant été victime d'un AVC ischémique aigu. Quatre modèles ont résumé efficacement des comptes rendus et pourraient être intégrés dans des flux radiologiques.

11:15

Selon une étude publiée dans l'American Journal of Roentgenology, la prévalence de malignité parmi les nodules surrénaliens indéterminés découverts fortuitement lors d'une tomodensitométrie avec injection de produit de contraste chez des patients sans cancer connu est extrêmement faible.
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