Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The maturation of imaging modalities, radiology, pathology, cardiology, genomics-integrated diagnostics, and nuclear medicine, into standardized, data-rich domains has uniquely positioned them as the foundational layer for precision medicine. Their digital transformation, coupled with harmonized data standards such as Digital Imaging and Communications in Medicine and Fast Healthcare Interoperability Resources, has enabled these modalities to be computationally tractable by modern artificial intelligence (AI) architectures. Approach: This article examines how state-of-the-art artificial intelligence, spanning convolutional neural networks, vision transformers, multimodal deep learning, federated learning, and foundation models, is being operationalized within medical imaging domains. The analysis includes deployment strategies across clinical workflows, infrastructure requirements, and interoperability frameworks that support AI scalability. Special attention is given to regulatory, financial, and operational challenges associated with enterprise-level deployment. Results: Globally, leading institutions and national health systems are transitioning from pilot AI models to full-stack diagnostic platforms, with imaging-AI pipelines augmenting throughput, accuracy, and therapeutic precision. The evolution toward video-native diagnostics and continuous multimodal monitoring indicates a trajectory where imaging serves not only as a retrospective diagnostic tool but as a real-time predictive engine. Conclusion: Imaging is no longer an adjunct to diagnosis, it is emerging as the computational core of integrated, AI-first precision medicine. Health systems and executives who prioritize imaging-AI convergence are better positioned to unlock high-throughput, individualized care at scale.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».