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 BOM Presse Clichy

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Le fil Docteur Imago

28 Nov

7:16

Une étude suggère l'élaboration de lignes directrices spécifiques au service de radiologie dans le but de garantir la mise en œuvre efficace des soins en tenant compte des traumatismes liés à l'accident du patient.
27 Nov

15:13

Chez les patients atteints de calcification coronarienne sévère, l’angiographie coronarienne ultra-haute résolution avec détecteur de photons a montré une sensibilité et une spécificité élevées pour détecter les sténoses dans des vaisseaux fortement calcifiés, réduisant potentiellement l’angiographie coronarienne invasive. (Étude)

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.
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