Intelligence artificielle et imagerie médicale - DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance Access content directly
Master Thesis Year : 2022

Intelligence artificielle et imagerie médicale

Abstract

The artificial Intelligence (AI) development increases for several purposes in radiology and takes a significant place in radiologists working routine. Indeed, the expansion of medical data has led to an increase of the radiologists' workload, limiting the time spent by the radiologists with the patients and raising the interpretation error rate. The AI software in the medical imaging field assists the radiologist in the diagnostics by pointing out the pathological elements or by prioritizing the urgent exams. In addition, nowadays, AI allows improving the quality of radiologic images and the precision of its acquisition. Nevertheless, this kind of software could be a real tool for helping radiologists to diagnose the abnormality, there are many kinds of software, and it is confined by ethical and technical limits. Understanding the functions of these software programs, and being able to choose between them, can be difficult for radiologists. This project aims to allow understanding of all these software programs and to define the main requirement for the evaluation to guide the radiologists in their choices.
L'Intelligence Artificielle (IA) se développe de plus en plus dans le domaine de la radiologie pour diverses applications et prend une place significative dans la routine de travail des radiologues. En effet, l’explosion des données médicales a entrainé un bouleversement de la charge de travail des radiologues, limitant le temps passé avec le patient et augmentant le taux d’erreur d’interprétation. Les logiciels d’IA proposent, dans le domaine de l’Imagerie Médicale, une aide au diagnostic en mettant en évidence les éléments jugés pathologiques ou en priorisant les examens pour les radiologues par exemple. Aujourd’hui, en plus de cela, l’IA permet d’améliorer la qualité des images radiologiques et la précision de leur acquisition. Cependant, ces logiciels, pouvant représenter de réels outils diagnostic pour le radiologues, sont très divers et présentent des limites éthiques et techniques. Comprendre le fonctionnement et faire le tri parmi ces solutions pour les radiologues peut s’avérer difficile. Ce projet tente d’apporter des éléments pour mieux comprendre les solutions proposées par les développeurs d'IA, et définir les principaux critères d’évaluation dans le but de guider les radiologues dans leur choix.
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Dates and versions

dumas-03847274 , version 1 (10-11-2022)

Identifiers

Cite

Haissam Haidar Ahmad, Mohamed Alamin Hamid Salih, Alison Luangrath, Théo Sede, Lucas Zugaj. Intelligence artificielle et imagerie médicale. Ingénierie biomédicale. 2022. ⟨dumas-03847274⟩
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