L'IA transforme la radiologie et l'imagerie médicale, améliorant la rapidité et l'exactitude des diagnostics, selon Fariborz Faghihi, responsable de la technologie de radiologie à l'Université des sciences médicales Shahid Beheshti.
Faghihi a souligné que les applications de l'IA sont intégrées dans l'éducation clinique, permettant des expériences d'apprentissage interactives adaptées à des conditions spécifiques. Cette technologie améliore la formation des radiologues et des professionnels de l'imagerie médicale.
Le rôle de l'IA en radiologie inclut l'analyse avancée des images, la détection précise des lésions et l'interprétation efficace des données. Les algorithmes d'apprentissage profond, en particulier les réseaux de neurones convolutifs (CNN), se révèlent efficaces pour identifier des pathologies telles que la pneumonie et les tumeurs.
L'IA aide à surveiller la progression des maladies en analysant des mesures quantitatives comme la taille des tumeurs et les taux de croissance. De plus, elle aide dans les tests d'imagerie non invasifs pour évaluer le flux sanguin cérébral, améliorant les stratégies de traitement pour des conditions telles que l'AVC ischémique aigu.
Faghihi a noté que l'IA réduit les erreurs de diagnostic et améliore la cohérence entre les radiologues. Malgré ses avancées, il a souligné que l'IA ne peut pas remplacer le jugement clinique et l'empathie des radiologues, car la supervision humaine reste essentielle pour garantir des diagnostics précis.