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Intelligence artificielle en santé
Cas d'usage
CHRU de Nancy
- Problématique
Le CHRU de Nancy faisait face à la nécessité d'améliorer le diagnostic des pathologies complexes, notamment dans le domaine de l'imagerie médicale, où la précision des images était parfois insuffisante.
- Pourquoi l'IA ?
L'IA a été choisie pour augmenter la précision et la rapidité des diagnostics, en améliorant la qualité des images médicales et en aidant les radiologues à repérer des anomalies qui pourraient passer inaperçues.
- Mise en place
Depuis 2019, cet hôpital a déployé des scanners dotés d’IA, capables d’améliorer la résolution des images tout en réduisant la dose de radiation pour les patients. L'IA est notamment utilisée pour analyser les images IRM et détecter des fractures ou des anomalies articulaires.
- Bénéfices
L'IA a permis de produire des images plus nettes, facilitant ainsi des diagnostics plus rapides et plus précis. En plus, la réduction de l'exposition aux radiations améliore le confort et la sécurité des patients.
Centre Léon Bérard (Lyon)
- Problématique
Le centre, spécialisé en oncologie, devait améliorer la détection et la prise en charge des cancers, notamment face à l'explosion des données médicales et la complexité croissante des traitements personnalisés.
- Pourquoi l'IA ?
L'IA a été intégrée pour analyser de vastes quantités de données médicales afin d’aider à personnaliser les traitements en fonction des caractéristiques moléculaires des tumeurs, ce qui est essentiel dans la médecine de précision.
- Mise en place
Le Centre Léon Bérard utilise l'IA pour analyser les images des patients et croiser les résultats avec des données cliniques afin de déterminer les meilleures options thérapeutiques. Cela permet également d’anticiper les réponses possibles aux traitements.
- Bénéfices
Grâce à l'IA, les oncologues peuvent détecter les cancers plus tôt et proposer des traitements plus adaptés, augmentant ainsi les chances de succès et réduisant les effets secondaires. Cela a également accéléré le processus de prise de décision médicale.