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Intelligence Artificielle, Machine Learning

  • Un modèle de segmentation automatique en TDM abdominale pédiatrique

    Bruno Benque avec AJR, le ven. 10 mai 2024 :Les modèles d'apprentissage par transfert formés sur des ensembles de données publiques hétérogènes et affinés à l'aide de données pédiatriques institutionnelles ont fait l’objet d’une étude publiée dans l’American Journal of Roentgenology (AJR). Ces modèles ont surpassé les modèles de formation native interne et TotalSegmentator dans les données d’examens TDM pédiatriques citées en référence.Lire la suite ...

  • GPT-4 pourrait répondre au défi de la surcharge de travail pour les radiologues

    Bruno Benque avec RSNA, le mer. 24 avril 2024 :Le grand modèle de langage GPT-4 montre, dans une étude publiée dans la Revue Radiology, que ses performances égalent celles des radiologues dans la détection des erreurs dans les comptes rendus de radiologie. Cet outil plus rapide et plus économique que l’humain pourrait répondre au défi de la surcharge de travail pour les radiologues.Lire la suite ...

  • Un modèle d'IA plus performant pour identifier les patientes éligibles à une mammographie supplémentaire

    Bruno Benque avec RSNA, le mar. 09 avril 2024 :Une étude suédoise publiée dans la Revue Radiology teste AISmartDensity pour l’identification des patientes éligibles à une imagerie supplémentaire après une mammographie de dépistage négative. Ce travail montre une plus grande eficacité de ce modèle par rapport aux outils classiques de mesure de densité des seins.Lire la suite ...