🇬🇧 Après les robots avocats, voici que les médecins seront remplacés par l'intelligence artificielle. Le Royaume-Uni a alloué un million de livres sterling à ce projet.
par G. Abraheam
Selon des chercheurs britanniques, une intelligence artificielle (#IA) récemment mise au 🔽
par G. Abraheam
Selon des chercheurs britanniques, une intelligence artificielle (#IA) récemment mise au 🔽
2.
point peut désormais choisir les organes des donneurs à transplanter avec une précision bien supérieure à celle des humains. L'Institut national de recherche sur la santé et les soins (NIHR) a alloué 1 million de livres sterling au projet d'intelligence artificielle, qui 🔽
point peut désormais choisir les organes des donneurs à transplanter avec une précision bien supérieure à celle des humains. L'Institut national de recherche sur la santé et les soins (NIHR) a alloué 1 million de livres sterling au projet d'intelligence artificielle, qui 🔽
3.
pourrait augmenter le nombre d'organes disponibles pour les transplantations, selon #SkyNews.
Actuellement, les chirurgiens examinent les organes des donneurs et se basent sur leur propre jugement pour déterminer s'ils sont d'assez bonne qualité pour être transplantés sur 🔽
pourrait augmenter le nombre d'organes disponibles pour les transplantations, selon #SkyNews.
Actuellement, les chirurgiens examinent les organes des donneurs et se basent sur leur propre jugement pour déterminer s'ils sont d'assez bonne qualité pour être transplantés sur 🔽
4.
des patients. Mais la nouvelle méthode utilise l'intelligence artificielle et sa "mémoire" de dizaines de milliers d'images d'organes de donneurs pour identifier ceux qui offrent les meilleures chances de réussite de la transplantation.
Les ministres soutiennent le projet 🔽
des patients. Mais la nouvelle méthode utilise l'intelligence artificielle et sa "mémoire" de dizaines de milliers d'images d'organes de donneurs pour identifier ceux qui offrent les meilleures chances de réussite de la transplantation.
Les ministres soutiennent le projet 🔽
5.
et l'encouragent même. L'équipe d'experts à l'origine de ce nouveau phénomène, connu sous le nom d'OrQA (Organ Quality Assessment), affirme qu'il pourrait permettre à 200 patients supplémentaires de recevoir une greffe de rein et à 100 de plus de recevoir une greffe de foie 🔽
et l'encouragent même. L'équipe d'experts à l'origine de ce nouveau phénomène, connu sous le nom d'OrQA (Organ Quality Assessment), affirme qu'il pourrait permettre à 200 patients supplémentaires de recevoir une greffe de rein et à 100 de plus de recevoir une greffe de foie 🔽
6.
chaque année au Royaume-Uni. Des travaux sont encore en cours pour définir la technologie, mais l'équipe, qui comprend des experts de l'université d'Oxford, pense que le NHS en tirera des dividendes à l'avenir.
Le professeur Hassan Ugail, directeur du centre d'informatique 🔽
chaque année au Royaume-Uni. Des travaux sont encore en cours pour définir la technologie, mais l'équipe, qui comprend des experts de l'université d'Oxford, pense que le NHS en tirera des dividendes à l'avenir.
Le professeur Hassan Ugail, directeur du centre d'informatique 🔽
7.
visuelle de l'université de Bradford, dont l'équipe conçoit l'analyse d'images, a déclaré à l'agence de presse PA : "Actuellement, lorsqu'un organe devient disponible, il est évalué à vue par une équipe chirurgicale, ce qui signifie que, parfois, les organes sont jugés 🔽
visuelle de l'université de Bradford, dont l'équipe conçoit l'analyse d'images, a déclaré à l'agence de presse PA : "Actuellement, lorsqu'un organe devient disponible, il est évalué à vue par une équipe chirurgicale, ce qui signifie que, parfois, les organes sont jugés 🔽
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impropres à la transplantation. "Nous développons un algorithme profond d'apprentissage automatique qui sera entraîné à l'aide de milliers d'images d'organes humains pour évaluer les images d'organes de donneurs plus efficacement que ce que l'œil humain peut voir.
impropres à la transplantation. "Nous développons un algorithme profond d'apprentissage automatique qui sera entraîné à l'aide de milliers d'images d'organes humains pour évaluer les images d'organes de donneurs plus efficacement que ce que l'œil humain peut voir.
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