15 minutes pour comprendre et évaluer un logiciel d’intelligence artificielle appliquée à l’imagerie médicale - 15/05/21
15 minutes to understand and assess an artificial intelligence-based software in medical imaging
, R. Lopes a, c, ⁎
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Résumé |
Introduction |
L’intelligence artificielle prend une place importante dans l’imagerie médicale. Les radiologues ont une perception optimiste de cette évolution, mais manquent d’outils pour comprendre et évaluer l’efficacité des logiciels.
Message principal |
Cet article met en lumière les 4 points-clés qu’il faut connaître pour évaluer un logiciel d’intelligence artificielle : la qualité de la base de données dite « d’apprentissage », la manière dont les données ont été « annotées », l’entraînement du modèle et l’évaluation des performances du modèle.
Conclusion |
Par une approche simple, le radiologue peut ainsi évaluer la qualité d’un logiciel d’intelligence artificielle.
Le texte complet de cet article est disponible en PDF.Summary |
Introduction |
The roles of artificial intelligence in medical imaging are expanding. Radiologists remain optimistic about this evolution, but need guidance to understand and evaluate software programs.
Main message |
This article highlights 4 key points to assess an artificial intelligence-based software: the quality of the training database, the data labelling methods, the training of the model, and the evaluation of the model's performance.
Conclusion |
With a simple approach, radiologists can evaluate the main features of software using artificial intelligence.
Le texte complet de cet article est disponible en PDF.Mots clés : Intelligence artificielle, Réseau de neurones convolutifs, Apprentissage profond
Keywords : Artificial intelligence, Convolutional neural network, Deep learning
Plan
Vol 4 - N° 3
P. 167-171 - juin 2021 Retour au numéro
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