Intelligence artificielle

« Avec l’IA, le radiologue devient un interlocuteur direct des patients »

Une session du Congrès européen de radiologie a étudié les apports de l’intelligence artificielle dans les relations des radiologues avec les patients et les cliniciens. En sélectionnant les dossiers, et en améliorant la lisibilité des comptes rendus, les outils d’IA pourraient contribuer à replacer les radiologues au centre du parcours de soins.

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Aujourd'hui à 15:00 Lecture 3 min.

« L'intelligence artificielle a le potentiel de redonner au radiologue le temps d'être humain », estime Francesca Maccioni. Capture d'écran ECR 2026

D’experts invisibles à partenaires des patients. Mercredi 4 mars, premier jour du congrès européen de radiologie, une session s’est intéressée à la façon dont l’intelligence artificielle pourrait transformer le rôle des radiologues et leur relation avec les patients.

Des radiologues en retrait

Aujourd’hui, cette dernière est distendue, a souligné Francesca Maccioni, radiologue et chercheuse à l’université Sapienza de Rome (Italie) et membre du groupe consultatif de patients de la Société européenne de radiologie. « Les patients reçoivent le compte rendu et discutent avec le médecin référent, mais, dans la majorité des cas, les radiologues communiquent par écrit », expose-t-elle. Une situation due notamment, selon elle, à la charge de travail élevée qui pèse sur eux, et qui « accroît l’anxiété et la déconnexion des patients ». Dans certains cas, les radiologues ne participent pas aux discussions cliniques sur les dossiers, ce qui entraîne, pour eux, une perte de visibilité et de feedback

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

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05 Mar

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Une étude publiée dans Academic Radiology utilisant un suivi oculaire des radiologues lors de l’interprétation de scanners hépatiques, montre que la technique du « drilling » (fixation du regard sur une zone avec défilement rapide des coupes) est associée à une meilleure sensibilité pour détecter les métastases hépatiques que le « scanning ». Une durée d’interprétation plus longue est également liée à une sensibilité plus élevée, contrairement à la vitesse de défilement des images.

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Une étude publiée dans Lancet Oncology alerte que le nombre de cas de cancer du sein pourrait atteindre les 3,5 millions d'ici 2050. (Etude)  
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