L'IA adaptable détecte les changements subtils dans l'imagerie dans de multiples contextes cliniques

Un nouveau système d'intelligence artificielle polyvalent peut prédire les résultats d'une variété de pathologies sur la base d'évaluations d'ensembles de données d'imagerie longitudinales. Le système LILAC (Learning-based Inference of Longitudinal imAge Changes) exploite l'apprentissage automatique pour examiner des images médicales recueillies sur une période prolongée. LILAC a été conçu pour offrir une plus grande souplesse de formation. Contrairement à d'autres modèles d'IA, il ne nécessite pas de prétraitement ou de personnalisation poussés des données, car il peut détecter automatiquement des altérations subtiles et s'adapter en conséquence, ce que les développeurs doivent généralement faire manuellement.