L’apport de l’Intelligence Artificielle en imagerie médicale
Comme dans tous les secteurs, le monde de l’imagerie médicale est de plus en plus impacté par l’Intelligence Artificielle (IA). Elle est aujourd’hui présente sur tout le cycle d’un examen en imagerie, que ce soit à la programmation et au choix des protocoles, à l’optimisation du positionnement du patient, au post-traitement de l’image jusqu’au compte rendu de l’examen fait par le radiologue.
Selon Omdia, une entreprise britannique spécialisée dans l’analyse stratégique dans l’industrie des réseaux et des télécommunications, le marché de l’IA dans la santé était en 2019 de 823 millions de dollars, représentant une part infime des 16 milliards de dollars que couvre la globalité du marché de l’IA. Même si aujourd’hui l’IA reste encore dans sa phase initiale de développement dans le monde de la santé, des applications concrètes dans différentes disciplines de la radiologie ont vu le jour et sont maintenant exploitées en clinique courante. Les projections à moyen et long terme laissent penser que l’IA deviendra incontournable dans les cinq prochaines années avec une évolution exponentielle et un marché qui avoisinerait les 11 milliards en 2025 selon cette même source.
Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle (IA) ?
A l’Intelligence Artificielle (IA) sont associées les notions de “machine learning” et de “deep learning”. Le “machine learning”, qui signifie littéralement “apprentissage automatique”, est une technologie d’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’apprendre sans avoir été programmés explicitement à cet effet. Ainsi, pour apprendre et se développer, les ordinateurs ont toutefois besoin de données à analyser et sur lesquelles...