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 14:06

Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

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Le fil Docteur Imago

24 Nov

13:40

Les grands modèles de langage peuvent être utilisés pour automatiser l'extraction d'étiquettes de « vérité terrain » à partir des comptes rendus d'examens de scanner à comptage photonique, facilitant ainsi la validation locale d'outils d'intelligence artificielle, conclut une étude présentée dans JACR.

7:36

La reconstruction par apprentissage profond est associée à une performance non inférieure à supérieure comparée aux autres techniques de reconstruction en scanner thoracique, conclut une méta-analyse.
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.

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).
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