97,57% de précisions pour le diagnostic du paludisme grâce au deep learning
Publié le vendredi 20 septembre 2024 à 11h43
IA International InnovationUne équipe internationale a utilisé le deep learning pour détecter le paludisme avec une précision de 97,57 % à partir d'images sanguines. Leur modèle, EfficientNet-B2, réduit le temps d'examen de 80 % par rapport aux méthodes manuelles, offrant un grand potentiel pour les régions où les ressources médicales sont limitées.
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« L'hebdo Health&Tech est un excellent support d'informations en termes d'actualités dans le domaine de la santé numérique, de l'IA, de la veille réglementaire... L'hebdo s'intéresse aux actualités françaises mais aussi internationales, ce qui permet d'avoir une vision globale des innovations en santé dans les domaines du digital et du numérique. Cela nous permet, au sein du LAB innovation chez Santéclair, d'être toujours informés des nouveaux acteurs du marché et des actualités dans ce domaine en perpétuel évolution ».
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« En tant qu'acteur clé de l'industrie pharmaceutique, nous avons eu le privilège de collaborer avec Care Insight pour nos besoins en veille stratégique et en conseil dans le domaine de la santé numérique. Leur expertise, leur engagement et leur intégration au sein de l'écosystème de la santé numérique sont des atouts essentiels pour nous permettre d'accéder à une information de qualité. Leur capacité à fournir des panoramas détaillés, des benchmarks précis des solutions numériques et à définir des axes d'opportunités nous permet de mieux comprendre le paysage numérique de la santé en constante évolution et de formuler des stratégies de développement pertinentes. »
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