Innovation

Des recherches sur l’IA pour la détection des lésions d’endométriose

Pour optimiser la prise en charge de l’endométriose, des chercheurs australiens et britanniques collaborent sur le projet IMAGENDO. Leur but est de mettre à contribution l’intelligence artificielle pour analyser les données d’examens d’imagerie (échographie et IRM) et ainsi réduire le temps nécessaire au diagnostic.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 04/10/23 à 15:00, mise à jour le 10/11/23 à 12:19 Lecture 1 min.

Le projet IMAGENDO associe l’intelligence artificielle aux images d’échographie et d’IRM pour faciliter le diagnostic de l’endométriose. (photo d'illustration) D.R.

Le diagnostic de l’endométriose en imagerie passera-t-il bientôt par l'IA ? C’est en tout cas le postulat de chercheurs australiens et britanniques qui travaillent actuellement sur le projet IMAGENDO®, une technologie qui associe l’intelligence artificielle aux images d’échographie et d’IRM pour faciliter le diagnostic de l'endométriose.

Une aide pour les médecins et les chirurgiens

Ces recherches, menées par Louise Hull, gynécologue spécialiste de l’endométriose à l’université d’Adélaïde en Australie, et Gustavo Carneiro, professeur de machine learning à l’université du Surrey au Royaume-Uni, ont été engagées en réponse aux difficultés diagnostiques de cette maladie. « En associant l'échographie, l'IRM et l'IA, cette nouvelle technologie vise à fournir un moyen accessible et précis d’identifier les lésions d’endométriose », indique l’université d’Adélaïde dans un communiqué.

Une précision diagnostique proche d'un spécialiste

En utilisant un ensemble de données d’imagerie diagnosti

Il vous reste 52% 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

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

Voir la fiche de l’auteur

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Docteur Imago

14:09

Une méta-analyse parue dans Academic Radiology indique que le scanner basé sur l’IA a démontré des performances diagnostiques supérieures à celles des cliniciens pour identifier ≥50 % de sténose dans les artères coronaires et a montré d’excellentes performances diagnostiques pour reconnaître ≥70 % de sténose coronaire et de plaque calcifiée.

7:30

Les critères RECIST 1.1 sont recommandés pour l’évaluation des métastases hépatiques après un traitement systémique. Les modifications au scanner et IRM suggérant une nécrose, une fibrose, des calcifications et une hémorragie peuvent être utilisées comme indicateurs supplémentaires de la réponse tumorale, indique une étude publiée dans European Radiology.
30 Avr

16:00

Par rapport à la mammographie, le dépistage par tomosynthèse permettrait de détecter 56 cancers invasifs de plus et 18 cancers d'intervalle de moins pour 100 000 femmes invitées au dépistage (étude).

14:00

Des améliorations apportées au dossier patient électronique ont permis de réduire de 46 % la durée avant les examens de scanner au service des urgences (étude).
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR