<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Radiologie on IA Robotik</title><link>https://ia-robotik.com/tags/radiologie/</link><description>Recent content in Radiologie on IA Robotik</description><generator>Hugo</generator><language>fr-FR</language><lastBuildDate>Wed, 29 Apr 2026 14:01:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://ia-robotik.com/tags/radiologie/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Intelligence artificielle et diagnostic médical : promesses et limites</title><link>https://ia-robotik.com/sante/intelligence-artificielle-diagnostic-medical/</link><pubDate>Sun, 15 Feb 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ia-robotik.com/sante/intelligence-artificielle-diagnostic-medical/</guid><description>&lt;p&gt;L&amp;rsquo;&lt;strong&gt;IA diagnostique&lt;/strong&gt; analyse des images médicales — radiographies, scanners, IRM, lames histologiques — avec une sensibilité comparable à celle des spécialistes humains. En France, 120 établissements de santé utilisent ces outils en production. Les gains mesurés : -20 % de temps d&amp;rsquo;interprétation et -12 % de faux négatifs en dépistage mammographique.&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="radiologie-et-imagerie--le-domaine-le-plus-avancé"&gt;Radiologie et imagerie : le domaine le plus avancé&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;La radiologie est le terrain où l&amp;rsquo;IA diagnostique a produit les résultats les plus solides. Les algorithmes de deep learning analysent radiographies, scanners et IRM avec une sensibilité et une spécificité qui rivalisent avec celles des radiologues expérimentés sur certaines pathologies.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>