Dossier

L’intelligence artificielle en langage naturel

Ce dossier regroupe nos articles sur l’utilisation des techniques d’interprétation du langage naturel dans le domaine de l’imagerie. L’avènement de l’apprentissage profond a démultiplié le potentiel de ces outils, qui permettent notamment d’exploiter le contenu des comptes rendus de radiologie pour faciliter le développement des systèmes d’aide au diagnostic ou au pronostic, la rédaction des rapports ou encore la gestion des données.

Le 27/07/23 à 15:00, mise à jour le 11/09/23 à 13:30

Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint

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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.
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.

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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