Intelligence artificielle

Binary circuit board future technology, blue eye cyber security concept background, abstract hi speed digital internet. Titima Ongkantong - shutterstock.

L'IA pour l'imagerie médicale : mythe, hype et réalité

déc 10, 2018 /

Chaque année, l'AFIB et la SFR proposent un panorama complet des différentes modalités d'imagerie médicale. Compte tenu de l'évolution extrêmement rapide, tant des applications cliniques que des innovations technologiques, ce rythme annuel permet aux lecteurs de réactualiser leurs connaissances.

L’intelligence artificielle en neuroradiologie diagnostique

oct 14, 2018 /

L’intelligence artificielle a vu récemment une augmentation exponentielle de ses performances la mettant au cœur de l’actualité en radiologie et a vocation à transformer notre métier à l’avenir. Malgré certaines craintes, l’intelligence artificielle n’a pas pour rôle de remplacer notre métier mais plutôt d’être à notre service. Il est fondamental que l’on travaille au développement des concepts de l’intelligence artificielle pour pouvoir l’adapter à nos besoins et à notre vision de l’avenir.

L’intelligence artificielle : perspectives de recherche scientifique

oct 13, 2018 /

En complément des sessions pédagogiques proposées sur le forum de l’IA, une session scientifique a permis d’aller plus loin, en exposant des thématiques novatrices qui feront sans aucun doute leur apparition dans notre pratique quotidienne dans les années à venir. Les sujets abordés étaient très variés et montrent l’intérêt de notre spécialité sur cette thématique, et aussi la variété de projets envisageables !

Pourquoi utiliser le Manifold Learning pour l’analyse des données d’imagerie ?

oct 12, 2018 /

Tous les médecins radiologues intéressés par la recherche clinique ont déjà fait l’expérience lors de leur recueil de données quantitatives de réponses laconiques de leur statisticien, indiquant que leur échantillon numérique ne suit pas la loi « normale » (ou loi de Gauss) et que les analyses vont donc être difficiles. Or nous travaillons sur le corps humain, sur des régions anatomiques qui, par leur complexité (variabilité anatomique chez le sujet sain, plasticité…) ou les processus physiopathologiques intriqués, peuvent entraîner des distributions statistiques irrégulières.