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Dossier
Intelligence artificielle, biologie moléculaire et hématologie
- L’avènement des techniques à haut débit dans le domaine de l’hématologie moléculaire implique la nécessité de développer des outils d’intelligence “augmentée”/artificielle (IA) afin d’exploiter de manière optimale la quantité considérable de données générées. L’IA et plus particulièrement l’une de ses branches, le machine learning (ML), s’intègrent progressivement comme des outils de prédiction de pathogénicité des anomalies génétiques, de prédiction du diagnostic et du pronostic des hémopathies et d’identification des cibles thérapeutiques.
La biologie moléculaire est un outil indispensable à l’exercice de l’hématologie moderne. Les progrès technologiques dont elle a bénéficié ces dernières années sont majeurs. L’avènement des approches à haut débit permettant d’analyser des génomes, exomes ou transcriptomes conduit à la nécessité d’utiliser et de développer des outils d’intelligence “augmentée”/artificielle (IA) afin d’exploiter de manière…
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