Dossier

Intelligence artificielle et imagerie gynécologique

Mis en ligne le 30/06/2021

Auteurs : B. Chauveau, C. Hordonneau, B. Magnin

  • L'apport de l'intelligence artificielle en imagerie se retrouve de la création de l'image (amélioration de la qualité, diminution de la dose ou du temps d'acquisition) jusqu'à son analyse et l'aide au diagnostic par de l'analyse de texture ou de l'apprentissage profond.
  • L'analyse de texture ou radiomique permet d'extraire des données contenues dans l'image mais non visibles à l'œil nu afin d'établir un profil tumoral personnalisé.
  • L'apprentissage profond (deep learning) permet une analyse des images par l'extraction automatique de paramètres simples et complexes aboutissant à des classifications utiles dans la prise charge (bénignité ou malignité, bon ou mauvais pronostic, etc.).
  • L'intelligence artificielle promet l'amélioration de la prise en charge des patientes en réalisant une personnalisation du traitement sur des données d'imagerie ; il faut rester vigilant sur la rigueur méthodologique des algorithmes appliqués afin de s'assurer de la pertinence des résultats.
Liens d'interêts

Les auteurs déclarent ne pas avoir de liens d’intérêts.

auteur
Dr Benoit CHAUVEAU

Médecin
Imagerie médicale
CHU Estaing, Clermond-Ferrand
France
Contributions et liens d'intérêts

centre(s) d’intérêt
Gynécologie et obstétrique
Mots-clés