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L'apprentissage profond, une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui progresse rapidement, révolutionne le paysage des soins de santé en permettant aux machines d'effectuer des tâches complexes telles que la reconnaissance des formes, la classification et la prédiction avec une précision sans précédent. Contrairement à l'apprentissage automatique traditionnel, qui repose largement sur l'extraction manuelle de caractéristiques, l'apprentissage profond utilise des réseaux neuronaux artificiels capables d'apprendre automatiquement à partir de grands volumes de données brutes. Cette capacité en a fait un outil puissant pour résoudre certains des problèmes les plus complexes dans le domaine des soins de santé.Malgré les défis liés à la confidentialité des données, à l'interprétabilité des modèles et à la conformité réglementaire, les avantages de l'apprentissage profond dans le domaine des soins de santé sont considérables. Il rationalise les flux de travail cliniques, réduit les délais de diagnostic, soutient les décisions fondées sur des données probantes et améliore la qualité globale des soins. Alors que la recherche continue d'évoluer, l'apprentissage profond est extrêmement prometteur pour relever certains des défis les plus urgents en matière de santé mondiale, qu'il s'agisse de la détection précoce des maladies, de la gestion des maladies chroniques, de la prédiction des épidémies ou de la découverte de médicaments.