Pertinence des actes

« En dix ans de partenariat, la HAS et le G4 ont signé trois accords-cadres sur l’imagerie »

Sujet phare de la Haute Autorité de santé, la pertinence est plus que jamais au cœur de l’actualité depuis que le Gouvernement a déclaré la chasse aux actes inutiles comme l’un des principaux axes de sa stratégie de santé. Valérie Lindecker-Cournil, qui est intervenue lors des rendez-vous de Docteur Imago, et Stéphanie Schramm travaillent au Service de l’évaluation de la pertinence des soins et de l’amélioration des pratiques au sein de la HAS. Elles nous dévoilent les travaux en cours dans le domaine de la pertinence en radiologie.

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Le 10/04/19 à 15:00, mise à jour aujourd'hui à 15:09 Lecture 7 min.

Lors du premier rendez-vous de Docteur Imago organisé le 5 avril 2019, Valérie Lindecker-Cournil a présenté les travaux de la HAS autour de la pertinence. © C. F.

Docteur Imago / La pertinence est un des mots-clés de la nouvelle stratégie de santé. Cette notion est-elle est préoccupation de premier plan au sein la HAS ?

Valérie Lindecker-Cournil / La pertinence des soins est une ambition forte de la HAS depuis très longtemps et cela l’est encore plus actuellement puisqu’elle est inscrite dans notre projet stratégique 2019-2024. C’est une dimension qui structure toute l’action des professionnels de santé et qui structure aussi la prise en charge du patient car la pertinence s’interroge sur chaque étape du parcours de soin.

Stéphanie Schramm / Aujourd’hui, cette notion de pertinence revient en première ligne dans le cadre du projet de loi de santé. Ce sujet de la pertinence été beaucoup porté par la ministre de la Santé Agnès Buzyn, y compris lorsqu’elle était présidente du collège de la HAS.  En 2017, nous avons d’ailleurs consacré tout un colloque sur la pertinence des soins.

D. I. / La radiologie fait-elle partie des chantiers prioritaires de la H

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Auteurs

Carla Ferrand

Mots-clés

pertinence HAS

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icon réservé aux abonnés Le radiologue face à la pertinence des examens d’imagerie médicale

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06 Mai

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Une étude a relevé des « différences significatives » de résultats entre deux solutions commerciales d'IA pour le calcul automatique des volumes du noyau et de la pénombre ischémique chez des patients atteints d'AVC (Viz.ai et RAPID.AI). Les chercheurs n'ont toutefois pas constaté de différence entre les deux logiciels dans l'évaluation de l'éligibilité à la thrombectomie selon les critères DEFUSE-3.

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Des chercheurs de l'Ohio (États-Unis) ont développé et validé des modèles d'apprentissage profond pour la segmentation automatique du foie, de la rate et du pancréas sur examens des scanner pédiatrique. Les modèles de transfer learning entraînés à l'aide de bases de données publiques hétérogènes et affinés à l'aide de données institutionnelles ont donné les meilleurs résultats, écrivent-ils dans AJR.

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