Aide au diagnostic

L’IA se teste comme assistant des radiologues

Au RSNA 2019, une foule de chercheurs ont présenté des études sur les performances de l’intelligence artificielle en situation clinique. Pour trier les scanners cérébraux prioritaires aux urgences, ou comme seconds lecteurs pour repérer les nodules pulmonaires, les algorithmes montrent leur valeur au côté des radiologues.

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Le 24/01/20 à 8:00, mise à jour le 29/10/26 à 14:12 Lecture 3 min.

L’algorithme développé par Sinha S. Jayadeepa et son équipe a montré une précision de 95,15 % pour détecter et quantifier la déviation de la ligne médiane sur les scanners cérébraux sans contraste. © J. H.

L’intelligence artificielle (IA) fut l’une des stars du programme scientifique du congrès de la Société nord-américaine de radiologie (RSNA) 2019. Lors d’une session du 2 décembre, plusieurs équipes de chercheurs ont présenté des études sur l’efficacité d’algorithmes d’aide au diagnostic.     

Détecter la déviation de la ligne médiane

Sinha S. Jayadeepa, radiologue et responsable scientifique pour l’entreprise Image Core Lab, qui fournit des solutions d’imagerie pour les essais cliniques, et ses confrères, ont développé et testé un programme basé sur l’apprentissage profond capable de détecter et d’évaluer la déviation de la ligne médiane sur des examens de scanner cérébral sans contraste. Objectif : orienter le travail des radiologues et améliorer le flux de travail en classant les examens à interpréter en priorité dans un contexte de téléradiologie d’urgence. 

Une précision de 95,15 %

Déclenché par les déviations de plus de 3 mm, le modèle a pris en compte le positionnement du patient, l

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

Modalité d’imagerie

Scanner

Mots-clés

intelligence artificielle

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