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...
Étude sur la technologie de mise au point automatique des microscopes à lentilles liquides basée sur l’apprentissage par renforcement profond Contexte académique L’imagerie microscopique joue un rôle crucial dans la recherche scientifique, les études biomédicales et les applications d’ingénierie. Cependant, les microscopes traditionnels et leurs te...
Imagerie 3D rapide en cytopathologie numérique : Scanner à réseau multi-caméras (MCAS) Contexte académique La microscopie optique a longtemps été la méthode standard pour le diagnostic en cytopathologie. Cependant, les scanners de lame entière traditionnels, bien qu’ils puissent automatiquement imager et numériser de grandes zones d’échantillons, s...
Modèle de base pour le diagnostic ECG basé sur une architecture signal-langage Contexte académique Les maladies cardiovasculaires (MCV) sont la principale cause de décès dans le monde, et l’identification précoce des populations à risque est cruciale. L’électrocardiogramme (ECG), un outil non invasif, peu coûteux et largement utilisé, est enregistr...