• Langue : Français
• Identifiant : LILU_SMIS_2019_088
• Faculté/Ecole : ILIS
• Date de soutenance : 01/01/2019
• Type de mémoire : Mémoire de Master
• Discipline : Ingénierie de la santé

Résumé

Depuis la découverte des rayons X, les innovations technologiques n’ont cessé d’améliorer le domaine de la radiologie conventionnelle : capteur plan, fluoroscopie, PACS etc. Aujourd’hui, nous rentrons dans une nouvelle ère avec l’arrivée de l’intelligence artificielle. L’aide au diagnostic médicale est le secteur de la santé où les recherches et les enjeux en intelligence artificielle sont les plus conséquents. Ces outils permettent d’accompagner les radiologues dans l’élaboration de diagnostic clinique plus précis et rapide, tout en favorisant l’amélioration de la prise en charge des patients. Ces nouvelles technologies sont porteuses de progrès au service des patients et offre de belles perspectives d’évolution du marché de la radiologie. Face à cette croissance, les entreprises médicales devront fixer de nouveaux plans d’actions dans le but de favoriser l’innovation et de maintenir leurs attractivités dans un marché de plus en plus compétitif. Elles devront également établir des stratégies marketing et commerciales adaptées aux besoins et à l’activité des services de radiologies actuels. C’est pourquoi ce mémoire abordera le rôle et l’intérêt de l’intelligence artificielle dans la détection automatisée de pathologie pulmonaire, tel que des pneumothorax, afin de proposer des recommandations aux entreprises qui souhaiteraient commercialiser des systèmes d’aide au diagnostic.

Résumé traduit

Since the discovery of X-rays, technological innovations have continued to improve the field of conventional radiology: digital detector, fluoroscopy, PACS etc. Today, we are entering a new era with the arrival of artificial intelligence. Computed aided diagnosis is the health sector where research and challenges in artificial intelligence are the most significant. These tools help radiologists to develop more accurate and rapid clinical diagnoses, while improving patient care. These new technologies are bringing progress for patients and offer good prospects for the evolution of the radiology market. Faced with this growth, medical companies will have to establish new action plans to foster innovation and maintain their attractiveness in an increasingly competitive market. They will also have to establish marketing and commercial strategies adapted to the needs and the activity of the current radiology services. That is why this thesis will present the role and interest of artificial intelligence in the automated detection of pulmonary pathology, such as pneumothorax, in order to propose recommendations to companies wishing to commercialize computed aided diagnosis systems.