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 cohérentes en matière de mesure et de traitement des biais, par annotation de l’âge, du sexe et de l’origine ethnique des patients, en établissant une terminologie démographique plus conforme aux normes sociétales ou en définissant des indicateurs d’équité pour déterminer si l’IA traite différemment certains groupes démographiques.
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Gleamer a annoncé, le 10 Juillet 2025, la signature d’un partenariat stratégique avec le réseau France Imageries Territoires (FIT) pour le déploiement des solutions Gleamer Copilot® dans l’ensemble des centres d’imagerie du réseau FIT.
29/07/2025 -
Les grands modèles de langage multimodaux seraient-ils capables de réaliser des comptes rendus radiologiques ? Des résultats d’essais contradictoires troublent le ressenti sur les possibilités de GPT-4V, un modèle qui se concentre uniquement sur la précision diagnostique. Une étude publiée dans la R...
21/07/2025 -
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 -
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 -
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 -
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 -
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 -
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