JFR 2024

La grande conférence décrypte les enjeux de l’intelligence artificielle en imagerie

À l'occasion des JFR 2024, le vendredi 4 octobre, des radiologues, avec Claude Kirchner, président du Comité national pilote d’éthique du numérique et directeur de recherche émérite de l’Inria, ont synthétisé les grands avantages et défis apportés par l'IA en imagerie.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 07/10/24 à 15:00, mise à jour le 07/10/24 à 17:01 Lecture 2 min.
Vendredi 4 octobre, la grande conférence des Journées francophones de radiologie 2024 (JFR) a mis à l'honneur le sujet ô combien actuel de l’intelligence artificielle (IA) en radiologie. Premier intervenant, Claude Kirchner, président du Comité national pilote d'éthique et du numérique (CNPEN) et directeur de recherche émérite de l'Institut national de recherche en informatique et en automatique (Inria), s'est intéressé à l'éthique du numérique en santé.

Une réalité dans de nombreux domaines de santé

Après une brève définition de l'IA – « un domaine scientifique et technologique du numérique qui regroupe des algorithmes fonctionnant par des approches d'apprentissage machine, des approches statistiques ou des approches basées sur la logique et les connaissances », le chercheur a rappelé que l'IA est déjà une réalité dans de nombreux champs en santé, dont plusieurs concernent l'imagerie (notamment l'aide au diagnostic et au traitement, et le traitement des images).

Une réflexion à app

Il vous reste 74% 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

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Docteur Imago

19 Mar

13:25

La présentation est la clé d'une bonne compréhension des comptes rendus d'imagerie « patient-friendly », conclut une étude présentée dans JACR. Les formats « traduction complète » et « basé sur les phrases », associant des sources pour vérifier les informations sont plus efficaces qu'une simple définition des termes techniques.

7:10

Dans une étude évaluant les niveaux de référence en doses de radiation et les indicateurs de qualité d’image dans les protocoles d’imagerie thorax-abdomen en unité de soins intensifs néonatals,  des chercheurs relève que les nouveau-nés pesant entre 1000 et 1 499 g et 1 500 à 2499 g avaient des doses cutanées inférieures à celles des nouveau-nés pesant moins de 1 000 g.

18 Mar

16:54

Des chercheurs ont étudié les performances d’une méthode d’intelligence artificielle pour la segmentation automatisée du volume tumoral métabolique total (TMTV) sur des images TEP-TDM sur des patients atteints de lymphome. Il s'avère que l'IA a obtenu des résultats similaires que des experts humains. (étude)

16:50

Une étude a évalué la précision diagnostique d'un outil d'IA pour la détection des fractures de la hanche et du bassin. Il ressort que l'IA est d'une précision élevée pour les radiographies de la hanche mais moindre quand cela concerne les fractures du bassin.

13:45

Un billet publié dans npj Digit. Med exprime un « optimisme prudent » quant à la protection de la vie privée grâce à l'utilisation des dossiers médicaux électroniques. Bien que ces dossiers puissent conserver les données biométriques et démographiques, la possibilité de réidentifier les patients par leur intermédiaire est atténuée par plusieurs facteurs, comme la mise en œuvre de mesures de protection, affirment les auteurs (Source)
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR