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Use of Artificial Intelligence and Machine Learning in Critical Care Ultrasound - 06/06/25

Doi : 10.1016/j.ccc.2025.02.008 
Marcus Peck, MBBS, MRCP, FRCA, EDIC, FFICM a, , Hannah Conway, MSc, PGCHE, FHEA b
a Department of Anaesthesia and Intensive Care Medicine, Hampshire Hospitals NHS Foundation Trust, Winchester, UK 
b Faculty of Medicine and Health Science, University of Nottingham, UK 

Corresponding author. Intensive Care Unit, Royal Hampshire County Hospital, Romsey Road, Winchester, Hampshire, SO22 5DG, UK.Intensive Care UnitRoyal Hampshire County HospitalRomsey RoadWinchesterHampshireSO22 5DGUK

Résumé

This article explores the transformative potential of artificial intelligence (AI) in critical care ultrasound AI technologies, notably deep learning and convolutional neural networks, now assisting in image acquisition, interpretation, and quality assessment, streamlining workflow and reducing operator variability. By automating routine tasks, AI enhances diagnostic accuracy and bridges training gaps, potentially democratizing advanced ultrasound techniques. Furthermore, AI’s integration into tele-ultrasound systems shows promise in extending expert-level diagnostics to underserved areas, significantly broadening access to quality care. The article highlights the ongoing need for explainable AI systems to gain clinician trust and facilitate broader adoption.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Artificial intelligence, Machine learning, Deep learning, Point-of-care ultrasound


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Vol 41 - N° 3

P. 593-608 - juillet 2025 Retour au numéro
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  • Competencies, Certification, and Credentialing in Critical Care Ultrasound
  • Christopher K. Schott, Antonio Hernandez, Deepak Pradhan
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  • Perioperative Critical Care Point-of-care Ultrasound
  • Stephen Hall Sams, Ranjit Deshpande

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