Artificial intelligence and radiotherapy: Evolution or revolution?

Autor: Robert C; Inserm, U1030 Molecular Radiotherapy and Therapeutic Innovation, Université Paris-Saclay, Gustave-Roussy, Villejuif, France; Department of Radiation Oncology, Gustave-Roussy, Villejuif, France., Meyer P; Department of Radiotherapy, Institut de Cancérologie Strasbourg Europe (ICANS), Strasbourg, France; Icube, CNRS UMR 7357, team Images, Strasbourg, France., Séroussi B; Inserm, Laboratoire d'informatique médicale et d'ingénierie des connaissances en e-santé (Limics), Sorbonne université, université Sorbonne Paris Nord, 75006 Paris, France; Hôpital Tenon, AP-HP, Paris, France; Délégation ministérielle du numérique en santé, ministère de la Santé, Paris, France., Leroy T; Department of Radiation Oncology, Centre de Cancérologie des Dentellières, Valenciennes, France. Electronic address: leroy@lesdentellieres.com., Bibault JE; Department of Radiation Oncology, Hôpital Europeen Georges-Pompidou, AP-HP, Université Paris-Cité, Paris, France; Institut du Cancer Paris Carpem, Université Paris-Cité, AP-HP, Paris, France.

Publikováno v: Cancer radiotherapie : journal de la Societe francaise de radiotherapie oncologique [Cancer Radiother] 2024 Nov; Vol. 28 (6-7), pp. 503-509. Date of Electronic Publication: 2024 Oct 15.

Challenges of Trustable AI and Added-Value on Health: Proceedings of MIE2022, Nice, France

Autor: Séroussi, B., Weber, Patrick, Dhombres, Ferdinand, Grouin, Cyril, Liebe, Jan-David, Pelayo, Sylvia, Pinna, Andrea, Rance, Bastien, Sacchi, Lucia, Ugon, Adrien, Benis, Arriel, Gallos, Parisis

Publikováno v: Studies in Health Technology and Informatics
Studies in Health Technology and Informatics, 294, 2022, 978-1-64368-285-3

Artificial Intelligence (AI) in healthcare promises to improve the accuracy of diagnosis and screening, support clinical care, and assist in various public health interventions such as disease surveillance, outbreak response, and health system manage

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::e66099bbd0fe6131708e2bb8542ecb6d
https://hal.science/hal-04003722

Modalités de fonctionnement d’un centre de suivi des femmes à haut risque de cancer du sein et de l’ovaire : une expérience à l’hôpital Tenon

Autor: Chabbert-Buffet, N., Seroussi, B., Chopier, J., Fajac, A., Antoine, M., Boucher, C., Colas, C., Belaroussi, B., Waserman, C., Deschamps, M.-O., Cuminet, J., Mottier, N., Buzzi, J.-C., Rouzier, R., Soubrier, F., Uzan, S.

Publikováno v: In Gynécologie Obstétrique & Fertilité 2010 38(3):183-192

Guideline-based modeling of therapeutic strategies in the special case of chronic diseases

Autor: Seroussi, B. ^*, Bouaud, J., Chatellier, G.

Publikováno v: In International Journal of Medical Informatics 2005 74(2):89-99

Using Machine Learning on Imbalanced Guideline Compliance Data to Optimize Multidisciplinary Tumour Board Decision Making for the Management of Breast Cancer Patients.

Autor: Le Thien MA; Sorbonne Université, Université Sorbonne Paris Nord, Inserm, UMR S_1142, LIMICS, Paris, France., Redjdal A; Sorbonne Université, Université Sorbonne Paris Nord, Inserm, UMR S_1142, LIMICS, Paris, France., Bouaud J; AP-HP, DRCI, Paris, France.; Sorbonne Université, Université Sorbonne Paris Nord, Inserm, UMR S_1142, LIMICS, Paris, France., Séroussi B; Sorbonne Université, Université Sorbonne Paris Nord, Inserm, UMR S_1142, LIMICS, Paris, France.; AP-HP, Hôpital Tenon, Paris, France.; APREC, Paris, France.

Publikováno v: Studies in health technology and informatics [Stud Health Technol Inform] 2022 Jun 06; Vol. 290, pp. 787-788.