🩻Intelligence artificielle en radiologie et imagerie médicale

Santé · 11 unités · gratuit, sans inscription

1 Introduction à l'intelligence artificielle en radiologie : rôles, limites, approbation du radiologue et éthique

2 Pré-évaluation et priorisation des images (triage) : prioriser les résultats urgents

3 Rapports structurés et ébauche de rapport : un radiologue vérifie l'ébauche de l'IA

4 Automatisation des mesures : mesures de nodules, de lésions, de volume et de densité

5 Workflow PACS, RIS et DICOM : connecter l'IA au bon endroit

6 Risque de faux négatifs et de faux positifs : CAO, sensibilité et biais d'automatisation

7 Intelligence artificielle spécifique à une modalité : radiographie pulmonaire, tomodensitométrie, IRM, mammographie et accident vasculaire cérébral

8 Qualité d'image, protocole et optimisation de la dose : avant et après la prise de vue

9 Lecture comparative et suivi : examens antérieurs, changement et RECIST

10 Confidentialité des données, anonymisation DICOM, KVKK, éthique et validation de modèles

11 Flux de travail de bout en bout, gestion de la qualité et auto-audit

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