Diodes Électroluminescentes Basées sur des Dichalcogénures de Métaux de Transition Intercalés pour un Fonctionnement sans Perte d’Efficacité à Hauts Taux de Génération Contexte et Importance de l’Étude Ces dernières années, les diodes électroluminescentes (LEDs) basées sur des matériaux bidimensionnels (2D) suscitent un vif intérêt dans des domaine...

Rapport académique sur une publication en électronique basée sur les phases de Hall quantique fractionnel dans des transistors au disulfure de molybdène (MoS₂) de type n à haute mobilité Contexte et motivation de l’étude À basse température, les transistors basés sur des dichalcogénures de métaux de transition semi-conducteurs (TMDs) offrent des pr...

Ingénierie de contrainte compatible CMOS pour les transistors à semi-conducteurs monocouches Contexte académique Avec le développement continu des technologies des semi-conducteurs, les matériaux bidimensionnels (2D) ont montré un grand potentiel dans les dispositifs électroniques à haute densité et à faible consommation d’énergie en raison de leur...

Rapport de recherche sur les systèmes de support à la décision clinique guidés par des modèles de risque pour le dépistage du suicide : une étude clinique randomisée Contexte académique La prévention du suicide est un enjeu crucial de santé publique mondiale, en particulier dans les milieux médicaux où l’identification des risques et les interventi...

Comparaison de la précision des grands modèles de langage et des lecteurs humains dans l’interprétation d’images radiologiques Contexte académique Ces dernières années, les grands modèles de langage (Large Language Models, LLMs) ont démontré des capacités impressionnantes dans divers domaines, notamment en traitement du langage naturel. Avec l’émer...

Algorithmes d’apprentissage profond pour la détection du cancer du sein dans une cohorte de dépistage britannique Contexte académique Le cancer du sein est l’un des cancers les plus fréquents chez les femmes à l’échelle mondiale, et le dépistage précoce est crucial pour améliorer les taux de guérison. Les systèmes traditionnels de détection assisté...

Capacité des grands modèles de langage à traduire les rapports radiologiques en texte libre de CT et IRM dans plusieurs langues Contexte académique Dans un monde globalisé, la mobilité accrue des patients fait que les rapports radiologiques, essentiels pour le diagnostic et la gestion des maladies, doivent souvent être traduits dans différentes lan...

Impact des types d’explication de l’IA sur la performance diagnostique et la confiance des médecins Contexte académique Ces dernières années, les systèmes de diagnostic basés sur l’intelligence artificielle (IA) dans les domaines des soins de santé et de la radiologie ont progressé rapidement, montrant un potentiel pour améliorer les soins aux pati...

Le potentiel de GPT-4 dans l’évaluation des radiographies thoraciques : une étude rétrospective Contexte académique Ces dernières années, l’intelligence artificielle (IA) a trouvé des applications de plus en plus variées dans le domaine médical, en particulier en radiologie. L’introduction d’outils d’IA transforme la pratique clinique, notamment da...

Modèles de langage visuel de grande envergure en radiologie : Évaluation quantitative des capacités multimodales et multianatomiques de GPT-4V Contexte académique Ces dernières années, les modèles de langage de grande envergure (Large Language Models, LLMs) tels que ChatGPT d’OpenAI ont réalisé des progrès significatifs dans le domaine de la généra...