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Intelligence Artificielle, Machine Learning

  • IA et imagerie médicale : les biais liés à la gestion des données

    Bruno Benque avec RSNA, le lun. 19 septembre 2022 :Avec l'utilisation croissante de l'intelligence artificielle (IA) en radiologie, il est essentiel de minimiser les biais dans les systèmes de machine learning avant de mettre en œuvre leur utilisation dans des scénarios cliniques réels. C'est ce que suggère un rapport spécial publié dans la revue Radiology: Artificial Intelligence qui cible des pratiques inopérantes relatives à la collecte et la gestion des donnéesLire la suite ...

  • Le deep learning comme outil de dépistage de la tuberculose dans les régions à faible revenu

    Bruno Benque avec RSNA, le mar. 13 septembre 2022 :Un système de deep learning détecte la tuberculose sur les radiographies pulmonaires à un niveau comparable à celui des radiologues, selon une étude publiée dans la Revue Radiology. Les chercheurs ont déclaré que le système d'IA pourrait être en mesure d'aider au dépistage de la tuberculose dans les zones où les ressources en radiologistes sont limitées.Lire la suite ...

  • Limiter les volumes de données grâce au Supervised Contrastive Learning

    Bruno Benque avec RSNA, le mar. 09 août 2022 :Dans un travail de recherche publiée récemment dans la Revue Radiology, des chercheurs de Google et Northwestern ont développé une méthode permettant de réduire les exigences de volumes de données à analyser dans les modèles de deep learning (DL) pour la radiographie pulmonaire. Ils ont mis au point pour cela une approche de DL avancé dénommé supervised contrastive learning (SupCon).Lire la suite ...

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