Les enjeux de l’intelligence artificielle

C’est inévitable : l’intelligence artificielle (IA) s’apprête à déferler sur le monde de l’imagerie médicale. Les industriels développent à tout va de nouvelles solutions. Algorithmes, big datas, deep learning et machine learning deviennent des mots familiers pour les professionnels du secteur. Certains radiologues s'enthousiasment pour ces outils, qui promettent de leur faciliter la tâche. D'autres s'interrogent : quelles seront les applications concrètes de l'IA ? Comment va-t-elle modifier leur façon de travailler ? Ne risque-t-elle pas de les rendre inutiles et de les remplacer ?

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Le 10/11/17 à 16:00, mise à jour hier à 14:07

Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint

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Mots-clés

intelligence artificielle

Le fil Docteur Imago

21 Fév

13:40

Selon une étude publiée dans Radiology, un algorithme d’apprentissage profond disponible dans le commerce peut permettre des examens IRM de l’épaule de bonne qualité en sept minutes.

7:37

Le parlement a adopté définitivement le budget 2025 de la Sécurité sociale ce 17 février. Il prévoit une hausse des dépenses d’Assurance maladie de 3,4 %, pour atteindre un montant de 265 milliards d’euros.

7:00

20 Fév

16:01

L’imagerie des paramètres d’atténuation par ultrasons peut être utilisée pour le dépistage clinique afin d’évaluer la prévalence de la MASLD chez les patients en surpoids ou obèses et de suivre de manière dynamique la progression de la maladie, conclut une étude publiée dans Clinical radiology.

15:00

13:31

Le modèle de langage appelé Axpert démontre un potentiel de marquage automatique de l’entérocolite nécrosante sur les comptes-rendus de radiographie abdominale infantile. Cette méthode de marquage peut ainsi servir de cadre pour d’autres modalités d’imagerie et maladies chez les enfants, et les maladies rares chez l’adulte, suggère une étude publiée dans JAMIA Open.
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