As more AI-driven healthcare products are brought to market, how can regulators keep pace with this rapidly evolving technology?
Artificial intelligence (AI) is becoming a force to be reckoned with in healthcare. Over the last decade or so, AI-based healthcare products have moved out of the proof-of-concept stage and have begun to rewrite our understanding of what might be possible.
To cite just a few examples: deep learning techniques have been used in dermatology to diagnose skin cancer, and in radiology to make better sense of CT scans. Surgeons are using robots integrated with AI, while pharma companies are using convolutional neural networks to identify promising drug candidates.
AI-based wearable devices are routinely used to monitor patients, flagging up any changes to their vital signs. There are even AI-based triage tools for Covid-19, which can determine who needs a PCR test.
Mots-clés : cybersécurité, sécurité informatique, protection des données, menaces cybernétiques, veille cyber, analyse de vulnérabilités, sécurité des réseaux, cyberattaques, conformité RGPD, NIS2, DORA, PCIDSS, DEVSECOPS, eSANTE, intelligence artificielle, IA en cybersécurité, apprentissage automatique, deep learning, algorithmes de sécurité, détection des anomalies, systèmes intelligents, automatisation de la sécurité, IA pour la prévention des cyberattaques.
Bots et IA biaisées : une menace silencieuse pour la cybersécurité des entreprises Introduction Les…
Cloudflare en Panne : Causes Officielles, Impacts et Risques pour les Entreprises Le 5 décembre…
Introduction La cybersécurité est aujourd’hui une priorité mondiale. Récemment, la CISA (Cybersecurity and Infrastructure Security…
La transformation numérique face aux nouvelles menaces Le cloud computing s’impose aujourd’hui comme un…
Les attaques par déni de service distribué (DDoS) continuent d'évoluer en sophistication et en ampleur,…
Face à l'adoption croissante des technologies d'IA dans les PME, une nouvelle menace cybersécuritaire émerge…
This website uses cookies.