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Une recherche sur l'utilisation du deep learning pour le cancer du sein et les troubles cardiaques, visant à réduire la charge de travail des médecins en utilisant l'IA pour une première analyse des images médicales, laissant aux professionnels le soin de poser un diagnostic précis en deuxième lecture, ou en troisième en cas de divergence. ©Electre 2026
Dans un monde en mutation, confronté à la pénurie croissante de professionnels de santé et à une pression budgétaire accrue, l'intelligence artificielle (IA) apparaît comme un outil pratique pour garantir un accès équitable à des soins de qualité. À la croisée de l'ingénierie, de la médecine et de l'informatique, ce travail de recherche propose une contribution scientifique de tout premier plan à l'essor de l'IA appliquée à l'imagerie médicale.
L'auteur développe, teste et optimise des algorithmes capables d'assister le diagnostic du cancer du sein et des sténoses coronariennes - deux pathologies parmi les plus fréquentes et les plus mortelles au niveau mondial. Ce travail repose sur l'analyse de bases de données médicales, collectées dans des hôpitaux belges, et propose des solutions concrètes pour répondre à un défi crucial : améliorer la détection précoce des maladies, tout en allégeant la charge de travail des médecins.
Ce travail se distingue aussi par l'attention portée aux enjeux éthiques et techniques liés à la protection des données. Il intègre une réflexion approfondie sur la confidentialité des informations médicales, la cybersécurité et les défis posés par le partage de données entre établissements, tout en explorant des solutions permettant de concilier innovation technologique et respect des cadres réglementaires.
Paru le : 13/08/2026
Thématique : Laboratoire Imageries médicales
Auteur(s) : Auteur : Xavier Lessage
Éditeur(s) :
Editions universitaires de Mons
Collection(s) : Lumières sur...
Contributeur(s) : Préfacier : Salvatore Murgo - Préfacier : Said Mahmoudi
Série(s) : Non précisé.
ISBN : 978-2-87325-785-9
EAN13 : 9782873257859
Reliure : Broché
Pages : 234
Hauteur: 28.0 cm / Largeur 21.0 cm
Épaisseur: 2.1 cm
Poids: 820 g