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Axelife & SanteExpo

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L'apprentissage profond appliqué à la santé représente une approche transformatrice de l'exploitation de grands volumes de données médicales pour améliorer les résultats pour les patients, rationaliser les processus de soins de santé et faire progresser la recherche médicale. En utilisant des réseaux neuronaux profonds, un sous-ensemble de l'intelligence artificielle, pour analyser des ensembles de données médicales complexes telles que les dossiers médicaux électroniques, les images médicales et les données génomiques, les chercheurs et les professionnels de la santé peuvent extraire des informations précieuses qui étaient auparavant inaccessibles. Les modèles d'apprentissage profond peuvent faciliter le diagnostic et le pronostic des maladies, prédire les réactions aux traitements, identifier des modèles et des tendances dans les données de santé de la population, et même contribuer à la découverte et au développement de médicaments. En outre, les algorithmes d'apprentissage profond peuvent améliorer les techniques d'imagerie médicale en automatisant l'interprétation des images, en permettant une détection précoce des maladies et en améliorant la précision des diagnostics.