Harry Cohen Tanugi

L'intelligence artificielle peut détecter les maladies pulmonaires avec une précision de 98 %.

Améliorer l'efficacité

Bien que la pandémie ait exacerbé la pression sur les services hospitaliers, les chercheurs pensent que l'IA pourrait améliorer l'efficacité. L'équipe de recherche souhaite intégrer l'IA aux outils de diagnostic afin de fournir des résultats rapides et rentables. Un exemple donné est de combiner l'imagerie à rayons X avec le développement de l'intelligence artificielle.

"L'imagerie radiographique est un outil de diagnostic relativement bon marché et accessible qui aide déjà à diagnostiquer diverses affections, notamment la pneumonie, la tuberculose et le Covid-19. Les progrès récents de l'intelligence artificielle ont fait du diagnostic automatisé à l'aide de radiographies pulmonaires une perspective très réelle dans le milieu médical", a déclaré M. Ramzan.

Comment fonctionne la technique

Le nouvel équipement utilise l'imagerie radiographique, et la compare à une base de données de milliers d'images de patients atteints de pneumonie, de tuberculose et de Covid. Il utilise ensuite un processus d'IA appelé réseau neuronal convolutif profond (CNN), qui est un type d'apprentissage profond utilisé pour le traitement des données, pour établir un diagnostic. Le réseau convolutif réseau neuronal est un algorithme qui analyse les images.

Cette IA révolutionnaire peut détecter les maladies pulmonaires avec une précision de 98 %.

Un échantillon d'images radiologiques provenant des ensembles de données examinés.

Pendant la phase de test de l'étude, la technique était exacte à 98 %, ce qui prouve qu'il s'agit d'une méthode précise pour diagnostiquer les patients atteints de maladies pulmonaires.

"Les hôpitaux du monde entier sont soumis à un stress soutenu", a déclaré Milan Radosavljevic, vice-directeur de la recherche, de l'innovation et de l'engagement et professeur à l'Université de West Scotland. Il considère cette technique d'IA comme une percée prospective pour aider les hôpitaux du monde entier. "Je suis enthousiasmé par le potentiel de cette technologie innovante, qui pourrait contribuer à rationaliser les processus de diagnostic et à réduire la pression sur le personnel", a déclaré M. Radosavljevic.

[SOURCE]

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