intelligence artificielle

Un outil d’IA démontre une sensibilité de 99 % pour identifier les radiographies thoraciques anormales

Un outil d’IA automatisé disponible dans le commerce a atteint une sensibilité de 99,1 % dans l’identification des radiographies thoraciques anormales. Selon une étude, cette performance peut permettre de réduire la charge de travail des radiologues.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 30/03/23 à 13:30, mise à jour le 11/09/23 à 13:23 Lecture 2 min.

Les comptes rendus des radiologues avaient une sensibilité plus faible que l’outil d’IA pour les radiographies thoraciques anormales, soulignent les auteurs. L'IA n'a en effet donné qu'un seul faux négatif. © Plesner L. L. et coll. | RSNA

Dans un contexte de pénurie mondiale croissante de radiologues, des solutions d’intelligence artificielle permettant d'automatiser la lecture des radiographies thoraciques promettent d’alléger la charge de travail des professionnels de santé. Une étude présentée dans la revue Radiology a évalué un de ces outils disponibles dans le commerce, qui a montré une sensibilité supérieure à celle des radiologues pour identifier les radiographies thoraciques anormales [1].

Une étude multicentrique incluant 1 529 patients

Cette étude rétrospective multicentrique a été réalisée dans quatre hôpitaux au Danemark. 1 529 patients adultes ayant passé une radiographie thoracique postéroantérieure dans les services d'urgence, ambulatoires, ou à l'hôpital, ont été inclus.

L’outil d’IA Oxipit évalué

Trois radiologues ont passé ces examens en revue et les ont étiquetés pour établir un standard de référence basé sur trois catégories : « critique », « autres remarques », ou « normale » (aucune anomalie). L’outil

Il vous reste 72% de l’article à lire

Docteur Imago réserve cet article à ses abonnés

S'abonner à l'édition
  • Tous les contenus « abonnés » en illimité
  • Le journal numérique en avant-première
  • Newsletters exclusives, club abonnés

Abonnez-vous !

Docteur Imago en illimité sur desktop, tablette, smartphone, une offre 100% numérique

Offre mensuelle 100 % numérique

23 €

par mois

S’abonner à Docteur Imago

Auteurs

Solenn Duplessy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Plesner L. L., Müller F. C., Nybing J. D. et coll., « Autonomous chest radiograph reporting using AI: estimation of clinical impact », Radiology, epub 7 mars 2023. DOI : 10.1148/radiol.222268

Spécialité médicale

Pneumologie

Modalité d’imagerie

Radiologie conventionnelle

Mots-clés

intelligence artificielle radiographie thoracique

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

18 Nov

15:48

L'angioscanner pulmonaire double énergie permettrait une réduction de 25 % du volume de produit de contraste par rapport à l'angioscanner pulmonaire classique, tout en offrant une meilleure qualité d'image quantitative sans augmenter l'exposition aux rayonnements (étude).

15:00

13:43

Lors des Assises nationales des départements de France le 14 novembre à Albi, le premier ministre Sébastien Lecornu, a annoncé son projet de réformer les Agences régionales de santé (ARS), rapporte Libération.

7:41

L'ASNR publie un avis d'incident sur un événement significatif concernant la surexposition d’un radiologue au niveau du cristallin lors d'examens sous guidage radioscopique au CHU de Caen (14).

7:00

17 Nov

16:54

Le centre de lutte contre le cancer Georges-François Leclerc (CGFL) à Dijon accueille le troisième TEP-TDM corps entier de France métropolitaine, annonce le média Le journal du centre.

✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR