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Intelligence artificielle en imagerie cardiovasculaire - Révolution actuelle et future
Théo PEZEL*, Stéphane LAFITTE**, *service de cardiologie, CHU Lariboisière, AP-HP, Unité INSERM-UMR 942, Paris, **service de cardiologie, CHU de Bordeaux
L’intelligence artificielle (IA) peut se prévaloir de grandes performances, particulièrement en analyse d’images à visée diagnostique, mais, en pratique clinique quotidienne, les résultats de l’IA fondés sur des données probantes restent encore peu nombreux, mais en pleine expansion en cardiologie. Ainsi, nous discuterons ensemble des principes de l’IA appliquée à l’imagerie cardiovasculaire multimodale, puis nous présenterons ses succès et promesses, enfin, nous évoquerons ses limites et réserves discutées dans la littérature.
Comprendre le principe du machine learning/deep learning appliqué à l’imagerie (figure 1) Figure 1. Diagramme de Venn présentant la terminologie hiérarchique de l’intelligence artificielle (1). Le principe est relativement simple : fournir à un logiciel informatique des milliers et des milliers de «...
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