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[article]
| Titre : |
Le diagnostic visuel : au carrefour de la pédagogie médicale et des progrès en intelligence artificielle |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
François Bastardot ; David Gachoud |
| Année de publication : |
2019 |
| Article en page(s) : |
p. 2145-2149 |
| Langues : |
Français (fre) |
| Résumé : |
La lecture d’un ECG, l’analyse d’une radiographie du thorax ou l’approche d’une lésion dermatologique mettent l’interprétation d’une image au centre de la démarche diagnostique. Elles imposent un apprentissage des bases théoriques nécessaires et une exposition suffisante en milieu clinique. Or, les avancées récentes en informatique médicale, en particulier du deep learning, remettent en question l’approche diagnostique classique, disputant leurs performances aux médecins. Cependant, seul un petit nombre d’études relatives à l’intelligence artificielle sont validées à ce jour dans un contexte clinique, limitant son usage au lit du patient. A l’avenir, l’intelligence artificielle pourra progressivement être introduite dans la pratique médicale, pour autant que les médecins eux-mêmes restent capables d’évaluer la qualité de l’aide au diagnostic proposée par le deep learning. |
| Permalink : |
http://cdocs.helha.be/pmbgilly/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=66012 |
in Revue médicale suisse > 672 (20 novembre 2019) . - p. 2145-2149
[article] Le diagnostic visuel : au carrefour de la pédagogie médicale et des progrès en intelligence artificielle [texte imprimé] / François Bastardot ; David Gachoud . - 2019 . - p. 2145-2149. Langues : Français ( fre) in Revue médicale suisse > 672 (20 novembre 2019) . - p. 2145-2149
| Résumé : |
La lecture d’un ECG, l’analyse d’une radiographie du thorax ou l’approche d’une lésion dermatologique mettent l’interprétation d’une image au centre de la démarche diagnostique. Elles imposent un apprentissage des bases théoriques nécessaires et une exposition suffisante en milieu clinique. Or, les avancées récentes en informatique médicale, en particulier du deep learning, remettent en question l’approche diagnostique classique, disputant leurs performances aux médecins. Cependant, seul un petit nombre d’études relatives à l’intelligence artificielle sont validées à ce jour dans un contexte clinique, limitant son usage au lit du patient. A l’avenir, l’intelligence artificielle pourra progressivement être introduite dans la pratique médicale, pour autant que les médecins eux-mêmes restent capables d’évaluer la qualité de l’aide au diagnostic proposée par le deep learning. |
| Permalink : |
http://cdocs.helha.be/pmbgilly/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=66012 |
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