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Intelligence artificielle et imagerie médicale : définition, état des lieux et perspectives - 01/12/19

Artificial intelligence and medical imaging: Definition, state of the art and perspectives

Doi : 10.1016/j.banm.2019.06.016 
F. Brunelle a, , P. Brunelle b
a Hôpital Necker-Enfants–malades, université Paris 5, 149, rue de Sèvres, 75015 Paris, France 
b Department of DIRD, Arts & Métiers ParisTech – Product Management Technical, Amazon, Greater Seattle Area, États-Unis 

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Résumé

L’émergence de l’intelligence artificielle (IA), dont les premiers concepts datent des années 1950 dans le domaine médical est la conséquence de trois bouleversements radicaux : la numérisation des images médicales permettant leur paramétrage, le développement des algorithmes autorisant l’utilisation des données saisies en langage naturel, et l’apprentissage profond (deep learning) permettant à partir de données radiologiques massives de développer des algorithmes de traitement automatique d’images médicales. Ces systèmes permettent dès aujourd’hui la détection automatique de lésion et ouvre la voie au dépistage du cancer du poumon, du sein ou de la prostate. Leur fiabilité est supérieure à celles des radiologues. Intégrées aux données médicales cliniques, biologiques, génétiques, ces techniques modifient considérablement l’organisation et la structuration du monde de la santé.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Summary

In medicine, emergence of artificial intelligence which origin from years 1950, is the outcome of three radical disruptive innovations: (1) digitalization of medical imaging techniques that allows their parametric use, (2) algorithms development that allows use of natural language processing on medical records, and (3) “deep learning” algorithms allowing treatment of uncategorized data (e.g. image classification). These systems can already automatically detect lesion and open the way to detection of lung, prostate, breast cancer. Their accuracy is superior to radiologists. Integrated to other medical date such as clinical biological, genetic, they will modify deeply the organization and structuration of the medical system.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Mots clés : Intelligence artificielle, Apprentissage profond, Réseaux neuronaux, Imagerie médicale, Cancer

Keywords : Artificial intelligence, Deep learning, Neuronal networks, Medical imaging, Cancer


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 Séance du 18 juin 2019.


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Vol 203 - N° 8-9

P. 683-687 - novembre 2019 Retour au numéro
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