Aide à la décision

L’essor des nouveaux biomarqueurs en imagerie médicale

Les progrès techniques, et notamment le développement de l’intelligence artificielle, ont stimulé le développement de nouveaux biomarqueurs en imagerie médicale. Lors d’une session des JFR 2020, trois spécialistes ont décrit leurs principes, leur fonctionnement, leurs apports mais aussi leurs limitations, en invitant les radiologues à les utiliser en connaissance de cause.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 21/01/21 à 16:00, mise à jour le 29/10/26 à 14:11 Lecture 5 min.

« Le biomarqueur doit être discriminant, quantitatif, c’est-à-dire mesurable objectivement, et, dans le cas de l’imagerie, extrait de l’image », indique Antoine Ianessi. capture d'écran JFR 2020

Avec le développement des logiciels d’aide au diagnostic, les biomarqueurs d’imagerie jouent un rôle de plus en plus important dans le travail des radiologues. Samedi 3 octobre 2020, une session des Journées francophones de radiologie (JFR) 2020 a détaillé le principe et le fonctionnement de ces outils.

Une caractéristique biologique objective

Un biomarqueur est une caractéristique biologique objective, qui mesure un état physiologique, pathologique, ou la réponse à un traitement. C’est une information qui permet de vérifier et formuler des hypothèses diagnostiques, a d’abord rappelé Antoine Iannessi, radiologue au centre Antoine-Lacassagne, à Nice (06). « Cette information doit être discriminante, quantitative, c’est-à-dire mesurable objectivement, et, dans le cas de l’imagerie, extraite de l’image. On parle alors de biomarqueur d’imagerie quantitative », poursuit-il. Un biomarqueur discriminant améliore le signal sensoriel fourni par l’image et facilite le processus décisionnel du radi

Il vous reste 87% 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

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Berenguer R., del Rosario Pastor-Juan M., Canales Vázquez et coll., « Radiomics of CT features may be nonreproductible and redundant: Influence of CT acquisition parameters », Radiology, août 2018, vol. 288, n° 2, p. 407-415. DOI : 10.1148/radiol.2018172361
  2. Rodriguez-Ruiz A., Krupinski E., Mordang J.-J. et coll., « Detection of Breast cancer with mammography: Effects of an artificial intelligence support system », Radiology, 2019, vol. 290, n° 2. DOI : 10.1148/radiol.2018181371.
  3. Pacilè S., Lopez J., Chone P. et coll., « Improving breast cancer detection accuracy of mammography with the concurrent use of an artificial intelligence tool », Radiology : Artificial Intelligence, novembre 2020, vol. 2, n° 6. DOI : 10.1148/ryai.2020190208.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Docteur Imago

04 Nov

16:06

La FNMR publie une nouvelle proposition d'amendement au PLFSS 2027 visant à créer un observatoire de la pratique sénologique, afin de transmettre et collecter les données actualisées sur la réalité de l’activité sénologique dans les territoires.

13:05

La Société européenne de résonance magnétique (ESMRMB) publie ses recommandations sur l'imagerie SWI. Cette technique doit être intégrée aux protocoles d’IRM cérébrale lorsque des résultats liés à la susceptibilité hémorragique ou microvasculaire sont susceptibles d’influencer le diagnostic ou la prise en charge.

7:04

Les modèles d'IA basés sur la neuroimagerie présentent des performances prometteuses pour le diagnostic de la démence fronto-temporale, en particulier pour la variante sémantique de l'aphasie primaire progressive (étude).
03 Nov

16:00

Une étude a évalué la capacité des radiologues et des modèles multimodaux d’IA à distinguer des radiographies synthétiques générées par intelligence artificielle des images cliniques authentiques. Les résultats montrent que cette distinction reste difficile, même pour les radiologues expérimentés et les LLMs.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR