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Évaluation des performances d'un algorithme d'intelligence artificielle (IA) dans la détection de pathologies thoraciques sur des radiographies thoraciques
Published in
Diagnostics
juin 2024
Authors
Hubert Bettinger, Grégory Lenczner, Jean Guigui, Luc Rotenberg, Élie Zerbib, Alexandre Attia 3ORCID, Julien Vidal, Pauline Beaumel
Objective
Methods
Results
Conclusion
Our Rayvolve® AI Suite
CE
fda
trauma
CE
fda
83%
Turnaround Time reduction
67%
False Negatives reduction
99.7%
Negative predictive value
CE
chest
CE
36%
Reading Time reduction
11%
Sensitivity improvement
97.9%
Negative predictive value
CE
measures
CE
1.4°
Average MAE for Angles
1.3mm
Average MAE for Lengths
coming soon
bone age
COMING SOON
Based on Greulich & Pyle reference methodology
Statistical comparison with chronological age
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.png)
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