Soins de santé: Un logiciel intelligent pour affiner les diagnostics

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Soins de santé: Un logiciel intelligent pour affiner les diagnostics

Dr Patrice Monkam vient de soutenir sa thèse de doctorat à l’université de Tsinghua-Peking, en Chine

18 sept. 2023 13:47

C’est une contribution scientifique axée sur la mise à disposition des systèmes de logiciels intelligents dans l’amélioration et l’interprétation idoine des diagnostics médicaux ainsi que dans l’efficacité des soins sanitaires. Une contribution proposée par Dr Patrice Monkam dans une thèse de doctorat soutenue le 25 mai 2023, à l’université de Tsinghua-Peking, en Chine. Une soutenance publique sanctionnée par la mention A, soit excellent suivie des félicitations du jury. « Pendant mes études doctorales, j’ai principalement axé mes recherches sur le développement de systèmes logiciels visant à aider les médecins dans leurs tâches de diagnostic impliquant des scanners médicaux. Autrement dit, j’ai développé des systèmes logiciels conçus pour faciliter l’analyse et l’interprétation des données d’imageries médicales », xplique le chercheur. Ces systèmes logiciels ont été élaborés, précise-t-il, en utilisant des techniques d’intelligence artificielle telles que l’apprentissage profond (Deep learning) et l’apprentissage par renforcement (Reinforcement learning). « Avec ces logiciels, l’efficacité et la précision des tâches d’analyse d’images médicales peuvent être significativement améliorées, ce qui conduit à de meilleurs diagnostics et traitements », ajoute-t-il. Ces résultats sont utiles et bienvenus pour les pays en voie de développement et même pour tous les pays animés par le souci d’améliorer leur(s) système(s) de soins de santé grâce à l’intelligence artificielle. « Les résultats de ma recherche doctorale inspireront davantage de chercheurs au sein de la communauté de l’imagerie médicale, afin que des solutions plus fiables et durables soient proposées pour résoudre le problème de la pénurie d’experts médicaux expérimentés et les problèmes de diagnostic erroné qui affectent...