ARTICLE DE REVUE
Front. Oncol.
Sec. Imagerie du Cancer et Interventions Dirigées par l’Image
Volume 15 – 2025 | doi: 10.3389/fonc.2025.1536039
Accepté temporairement
- 1 Hôpital Provincial de Shandong, Jinan, Chine
- 2 Hôpital de réhabilitation de Shandong, Chine
Avec le développement rapide du modèle “Internet + Médical”, la technologie d’intelligence artificielle s’est largement implantée dans l’analyse d’images médicales. Parmi les avancées, les algorithmes de deep learning sont utilisés pour identifier des caractéristiques sur les images d’échographie et les images pathologiques, réalisant ainsi un diagnostic intelligent des maladies, ce qui a permis d’atteindre un stade de vérification clinique. Cette étude se concentre sur l’application de la technologie d’intelligence artificielle dans le diagnostic médical, particulièrement pour le dépistage précoce et le diagnostic des maladies de la thyroïde. Le taux de guérison des maladies de la thyroïde est élevé en phase précoce, tandis que, lorsqu’elles se dégradent en cancer de la thyroïde, les risques de mortalité et les coûts de traitement augmentent. Actuellement, le diagnostic précoce dépend encore de l’équipement d’examen et de l’expérience clinique des médecins, ce qui engendre un certain taux de faux positifs. Un enjeu majeur est donc d’explorer des technologies permettant une détection objective des lésions thyroïdiennes à un stade précoce. Cet article fournit une revue complète des recherches récentes sur le diagnostic précoce des maladies thyroïdiennes par le biais de la technologie d’intelligence artificielle, intégrant les résultats de plusieurs études. Les algorithmes de machine learning traditionnels sont communément utilisés, la reconnaissance des nœuds thyroïdiens et des lésions cellulaires pathologiques étant efficacement réalisée grâce au modèle de réseau de neurones convolutionnels. L’utilisation du modèle U-Net comme algorithme de segmentation peut également améliorer considérablement la précision de reconnaissance des images échographiques des nœuds thyroïdiens. Cet article se concentre sur la technologie de reconnaissance intelligente des images échographiques de la thyroïde et des sections pathologiques, espérant ainsi offrir aux chercheurs des idées de recherche et aider les cliniciens à réaliser un dépistage intelligent précoce du cancer de la thyroïde.
Mots-clés : Maladie thyroïdienne, apprentissage automatique, reconnaissance d’image, échographie thyroïdienne, coupes pathologiques thyroïdiennes
Reçu : 28 Nov 2024; Accepté : 31 Jan 2025.
Copyright : © 2025 Yang, Wang, Zhang, Cao et Yang. Cet article est en accès libre sous les conditions de la Licence de Attribution de Creative Commons (CC BY).
* Correspondance :
Xinyuan Wang, Hôpital de réhabilitation de Shandong, Chine
Shixia Zhang, Hôpital Provincial de Shandong, Jinan, Chine
Kun Cao, Hôpital Provincial de Shandong, Jinan, Chine
Jianjun Yang, Hôpital Provincial de Shandong, Jinan, Chine
Déclaration : Toutes les affirmations exprimées dans cet article appartiennent uniquement aux auteurs et ne représentent pas nécessairement celles de leurs organisations affiliées.
Points à retenir
- L’utilisation de l’intelligence artificielle dans le diagnostic médical, en particulier pour les maladies de la thyroïde, est en plein essor.
- Le dépistage précoce des maladies thyroïdiennes est crucial pour améliorer le taux de guérison.
- Les technologies comme les réseaux de neurones convolutionnels montrent des résultats prometteurs dans la reconnaissance d’images d’échographie.
- Le développement de systèmes de diagnostic objectif pourrait réduire les faux diagnostics.
Dans une perspective globale, cet article souligne l’importance d’intégrer les nouvelles technologies dans le secteur médical afin d’améliorer l’efficacité et la précision des diagnostics. Cela pose un questionnement sur l’avenir des pratiques médicales et leur évolution face à l’innovation technologique. Les méthodes de détection précoce, combinées à une formation adéquate des professionnels de santé, semblent être la clé du progrès dans le diagnostic des maladies.
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