Révolution en médecine: les images artificielles améliorent les diagnostics!

Révolution en médecine: les images artificielles améliorent les diagnostics!

MedUni Wien, Wien, Österreich - Un développement révolutionnaire de la Vienne de Menuni pourrait changer fondamentalement l'avenir des diagnostics médicaux! Grâce à l'utilisation innovante de l'intelligence artificielle générative (IA), les chercheurs ont franchi une étape pionnière dans la création et le traitement des données d'image médicale. Plus de 9 000 scans de la clinique ambulatoire de scintigraphie ont été utilisés pour former un modèle d'IA qui est désormais capable de créer des données d'image artificielles. Ces données synthétiques sont non seulement anonymisées, mais se caractérisent par sa forte similitude avec les données d'image médicale réelles, ce qui augmente considérablement la précision du diagnostic, comme cela a été publié dans la revue "European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging".

Comment fonctionne la vision informatique?

La technologie derrière cette innovation est la vision informatique, une sous-zone d'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de «voir». Avec l'aide de techniques telles que les réseaux de neurones convolutionnels (CNN), les machines peuvent traiter et analyser des informations visuelles. Cela a de nombreuses applications pratiques, en particulier dans le traitement des images médicales, où elle aide les médecins à reconnaître plus efficacement les anomalies et les maladies dans les radiographies ou l'IRM. Selon les experts de la transformation numérique-NOW Education.CH, la vision par ordinateur révolutionne le système de santé en fournissant des méthodes automatisées pour l'analyse d'image et donc en raccourcissant considérablement les temps de diagnostic.

Mais la pertinence de ces technologies va au-delà du traitement des images médicales. La vision par ordinateur est également utilisée dans des domaines tels que la technologie de sécurité pour surveiller et analyser les flux en direct pour identifier rapidement les dangers potentiels. De plus, l'automatisation de l'analyse d'image permet le traitement de grandes quantités de données, ce qui est d'une immense utilisation dans le monde actuel axé sur les données. Ces technologies sont non seulement recherchées, mais également testées dans de nombreuses applications pratiques qui ont le potentiel, la façon dont nous interagissons avec le contenu numérique.