Les applications d’intelligence artificielle en oncologie radiothérapie connaissent un important essor incluant des outils diagnostiques, d’aide à la décision et d’automatisation des plans de traitements.
Résumé
L’intelligence artificielle connaît un regain d’intérêt depuis une vingtaine d’années. Le concept générique d’intelligence artificielle regroupe en réalité de nombreuses méthodologies telles que le machine learning et le deep learning. À l’heure actuelle, bien que peu d’applications soient disponibles en routine clinique, la production scientifique, concernant l’utilisation d’outils d’intelligence artificielle en oncologie et radiothérapie, est en constante augmentation. Les domaines d’application incluent notamment les outils d’aide au diagnostic, d’aide à la décision et d’automatisation des traitements via l’auto-segmentation et l’auto-planning. Néanmoins, le développement de tels outils suppose de disposer de gros volumes de données, et suppose la mise en place de méthodologie de validation et d’assurance qualité de ces outils.
Abstract: Artificial intelligence: a turning point for radiotherapy ?
Artificial intelligence has been gaining interest for about twenty years. Nevertheless, the generic concept of artificial intelligence actually includes many methodologies such as machine learning and deep learning. Although few applications are available in clinical routine, the scientific production, concerning the use of artificial intelligence tools in oncology and radiotherapy, is constantly increasing. Areas of applications include tools for diagnostic assistance, decision support and automation of treatments via auto-segmentation and auto-planning. Nevertheless, the development of such tools requires the availability of large volumes of data, and requires the implementation of validation methodology and quality assurance of these tools.
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