La radiologie : le nouveau domaine de l’apprentissage machine

La radiologie est le nouveau domaine de l'apprentissage machine. Il est essentiel de produire des données utiles et immédiatement exploitables en intégrant l'intelligence artificielle aux outils existants de reconnaissance vocale et de partage d'images.
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Appliqués à la radiologie, l'apprentissage machine et l'intelligence artificielle peuvent produire des outils formés à diagnostiquer de nombreux types de pathologies.

 
L’intelligence artificielle et l’analytique font plus que jamais partie de notre quotidien. Nous utilisons ces algorithmes plusieurs fois par jour, souvent sans nous en rendre compte, lorsque nous appelons un service client équipé de la reconnaissance vocale, suivons une recommandation d’achat en ligne ou recevons une publicité ciblée sur Facebook…

Les possibilités offertes par l’apprentissage machine sont de plus en plus sophistiquées, et le secteur de la santé est certainement le domaine pour lequel ces applications pourraient avoir le plus fort impact sur nos vies.

Les outils capables de traiter et d’analyser des montagnes de données et de clichés plus rapidement que n’importe quel être humain – et de permettre ainsi aux médecins de prendre au plus vite les meilleures décisions – sont aujourd’hui à portée de main. Des équipes de chercheurs testent déjà des algorithmes conçus pour détecter des cancers de la peau, repérer des tumeurs sur des mammographies ou déceler des lésions de la rétine chez des diabétiques.

De retour de Chicago où j’ai assisté au congrès annuel de la RSNA, la société nord-américaine de radiologie, je suis particulièrement enthousiasmé à l’idée de voir l’intelligence artificielle entrer au service de la radiologie.

Plus encore que n’importe quelle autre spécialité, la radiologie a toujours été un moteur d’innovations technologiques… Il y a plus de cent ans déjà, elle révolutionnait l’exercice de la médecine en permettant de « voir » à l’intérieur du corps humain.

Aujourd’hui, l’imagerie médicale reste l’un des outils de diagnostic les plus efficaces et les plus utilisés. Elle représente d’ailleurs près de 10% des frais médicaux aux États-Unis.

Appliqués à la radiologie, l’apprentissage machine et l’intelligence artificielle peuvent produire des outils formés à diagnostiquer de nombreux types de pathologies et de traumatismes, comme des pneumonies, des fractures vertébrales ou des embolies pulmonaires, et d’alerter immédiatement les radiologues lors de cas jugés critiques.

Comme l’a écrit Tom Davenport sur Forbes.com ce mois-ci, « l’intégration de la puissance de l’apprentissage machine pour l’analyse de clichés d’imagerie médicale et la mise en place de programmes efficaces de soins cliniques est l’un des principaux défis dans le domaine de l’intelligence artificielle ».

Mais l’apprentissage machine ne doit pas devenir une charge de plus pour les radiologues. Il est essentiel de produire des données utiles et immédiatement exploitables en intégrant l’intelligence artificielle aux outils existants de reconnaissance vocale et de partage d’images.

Il y a 15 jours, nous avons inauguré le Nuance AI Marketplace for Diagnostic Imaging, la toute première place de marché ouverte d’applications d’intelligence artificielle pour l’imagerie diagnostique. Similaire aux « app stores » disponibles en ligne pour les entreprises et le grand public, ce Marketplace Nuance propose aux radiologues et aux développeurs de solutions d’intelligence artificielle de puissants outils pour concevoir, tester et partager des algorithmes d’intelligence artificielle visant à améliorer la détection, le diagnostic et le traitement de pathologies. Avec cette initiative, notre objectif est de permettre aux radiologistes de disposer au plus vite des informations les plus précises pour prendre les meilleures décisions et apporter les meilleurs soins à leurs patients.

Sources:

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