Intelligence artificielle

Comment exploiter le Natural Language Processing en imagerie

Les dispositifs de traitement naturel du langage peuvent rendre des services en imagerie, à condition de bien les préparer à la complexité du vocabulaire radiologique et de tenir compte des problématiques d’anonymisation des données.

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Le 24/05/21 à 15:30, mise à jour hier à 15:10 Lecture 2 min.

En imagerie, le logiciel doit pouvoir reconnaître le langage radiologique. Ensuite, les applications sont multiples : évaluation des pratiques, synthèses cliniques, aide à la création de bases de données et d’images radiologiques, etc. (photo d'illustration). D. R.

Lors d’un webinaire organisé par le Collège des enseignants en radiologie de France (CERF), Loïc Boussel, chef du service d’imagerie de l’hôpital de la Croix-Rousse, à Lyon, a présenté les apports potentiels du traitement naturel du langage en imagerie grâce à l’intelligence artificielle. « Le natural langage processing, ou traitement naturel du langage, est un ensemble de mesures permettant aux machines de lire et de comprendre le langage humain », a-t-il expliqué. « C’est une interaction entre les ordinateurs et les humains qui utilise le langage naturel. C’est donc différent du code informatique, qui peut être utilisé habituellement pour d’autres applications. »

Différents usages

Cette technologie est déjà présente dans de nombreuses fonctions du quotidien, souligne-t-il : moteurs de recherche, reconnaissance vocale, chatbots, résumés automatiques de textes, etc. En radiologie, en revanche, son développement connaît un retard : « L’intérêt pour cette technique est tout récent. Les app

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Sihem Boultif

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