L'exposition technique du RSNA, une expérience à elle seule
L’exposition technique du RSNA 2023 est l’une des plus grandes du monde. Elle occuêra deux halls di Mc Cormick Place de Chicago et fera la part belle, en plus des technologies classiques, à l’IA, à l’impression 3D ou à la réalité virtuelle.
La Radiological Society of North America (RSNA) vient d’annoncer les points forts de l’exposition technique du prochain congrès RSNA 2023 : Leading Through Change, qui se tiendra à Chicago du 26 au 30 novembre 2023.
Le hall Sud pour des expériences éthiques et pratiques d'IA en imagerie médicale
Cet espace occupera les halls nord et sud du McCormick Place, couvrant plus de 36 000 m2 et fera une grande place aux innovations en intelligence artificielle (IA), en impression 3D, en tomodensitométrie (TDM), en IRM ou en réalité virtuelle notamment. « Des grandes entreprises aux petites startups, cette année, près de 700 sociétés, dont plus de 100 nouveaux exposants, présenteront une large gamme de produits et de solutions au RSNA 2023, annonce John P. Jaworski, directeur exécutif adjoint des services d'expositions du RSNA. Nous avons vu de plus en plus d'entreprises du monde entier revenir exposer et une croissance significative dans ce secteur spécialisé. »
Cet article est réservé aux abonnés. Connectez-vous pour y accéder.
En vous abonnant à Thema Radiologie, vous débloquez l’accès à l’ensemble de nos contenus premium : dossiers thématiques, tribunes d’experts, analyses technologiques, interviews et décryptages réglementaires.
Rejoignez une communauté de professionnels engagés dans l’innovation en imagerie médicale et radiologie interventionnelle.
SUR LE MÊME THÈME
Un nouvel outil d'extraction de données spécialisé en radiologie
Les méthodes d’élaboration des grands modèles de langage sont basées sur des règles qui ne traitent pas efficacement les données non standardisées. Des chercheurs britanniques présentent, dans un article publié dans la Revue European Radiology, RADEX, le nouvel outil d’extraction de données radiolog...
15/07/2025 -
Des grands modèles de langage sensés participer à l'annotation des images pour le deep learning
Incontournables pour l’entrainement des modèles de deep learning, les annotations d’images radiologiques sont rébarbatives et chronophages pour les experts qui les créent. Des grands modèles de langage (LLM) pourraient remplacer les annotations humaines, comme l’indique un article scientifique publi...
23/06/2025 -
Les bonnes pratiques pour l'évaluation de la pertinence d'un outil d'IA en imagerie
Radiologues, informaticiens et chercheurs présentent, dans un article publié dans la Revue Radiology, les pièges et les meilleures pratiques pour atténuer les biais des modèles d'intelligence artificielle (IA) en imagerie médicale. Ils présentent une sorte de feuille de route pour des pratiques plus...
13/06/2025 -
Des LLM affinés pour aider à la relecture des comptes rendus
Selon une nouvelle étude publiée dans la Revue Radiology, un grand modèle de langage (LLM) améliorerait sensiblement la détection des erreurs dans les comptes rendus de radiologie. Les chercheurs ont utilisé des comptes rendus synthétiques et des données ciblées pour donner au LLM de la légèreté.
23/05/2025 -
Agir sur la vulnérabilité des grands modèles de langage en radiologie
Dans un nouvel article spécial publié dans la Revue Radiology, des chercheurs abordent les défis de cybersécurité liés aux grands modèles de langage (LLM). Ils soulignent l'importance de mettre en œuvre des mesures de sécurité pour empêcher leur utilisation malveillante dans le système de Santé et m...
21/05/2025 -
Une feuille de route pour atténuer les biais de l'IA
Les biais diagnostiques créés par l’IA relèvent d’un manque d’informations démographiques incluent dans les données de santé. Dans un article publié dans la Revue Radiology, des chercheurs américains décrivent l’importance d’une définition homogène décrivant les groupes démographiques. Un travail qu...
20/05/2025 -
Essais sur une RAG pour améliorer les grands modèles de langages en radiologie
Pour renforcer les attributs des grands modèles de langage appliqués à la radiologie, la RAG, qui code les informations dans un espace vectoriel pour affiner les tâches des LLM basées sur la connaissance, semble pertinente. Dans une étude publiée dans la Revue Radiology : Artificial intelligence, de...
05/05/2025 -
LETTRE D'INFORMATION
Ne manquez aucune actualité en imagerie médicale et radiologie !
Inscrivez-vous à notre lettre d’information hebdomadaire pour recevoir les dernières actualités, agendas de congrès, et restez informé des avancées et innovations dans le domaine.