Intelligence artificielle

« C’est intéressant d’avoir un outil qui nous permette de ne pas passer à côté d’une embolie pulmonaire »

Durant son stage d’internat à Gustave-Roussy, Astrid Orfali-Camez a participé à une étude sur la détection par IA de l’embolie pulmonaire sur des scanners oncologiques. Elle présentera le fruit de ses travaux au RSNA 2024, le 1er décembre.

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Le 29/11/24 à 15:00 Lecture 2 min.

« Les internes sont en première ligne pour protocoler, vérifier la qualité de l’examen et l’absence de découverte fortuite qui exigerait une prise en charge rapide. Je trouve donc intéressant d’avoir un outil qui nous permette de ne pas passer à côté de quelque chose d’aussi important qu’une embolie pulmonaire », souligne Astrid Orfali-Camez. D. R.

Docteur Imago / Vous allez à Chicago cette année pour présenter une communication sur l’utilisation d’un système d’IA pour détecter l'embolie pulmonaire sur des scanners oncologiques [1]. Pouvez-vous nous en dire plus sur cette étude ? Astrid Orfali-Camez / Cela concerne la détection d’embolie pulmonaire sur des scanners oncologiques qui sont faits de manière périodique, à peu près trois ou quatre fois par an, en fonction de la tumeur et de ce que l'on cherche à voir dans un contexte de surveillance. On a constaté que les patients qui ont des tumeurs sont plus sujets à faire des embolies pulmonaires par rapport à la population générale. Chez ces patients, l'incidence d'un événement thrombo-embolique veineux est d’environ 3 %. Et la fréquence de détection d'une embolie pulmonaire de façon fortuite est entre 1 et 5 % sur les scanners oncologiques analysés périodiquement. On s'est rendu compte qu’à cause de la charge de travail et de la difficulté d'analyse des scanners oncologiques, i

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Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Ammari S, Camez AO, Ayobi A, et al (2024) Contribution of an Artificial Intelligence Tool in the Detection of Incidental Pulmonary Embolism on Oncology Assessment Scans. Life 14:1347–1347. https://doi.org/10.3390/life14111347.

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