Symposium de radiologie interventionnelle

« J’espère que le GEST MSK 2025 nous permettra d’aller plus loin en embolisation ostéoarticulaire »

Ce week-end, le symposium international GEST MSK, consacré aux embolisations musculosquelettiques, revient pour une troisième édition parisienne. Nicolas Stacoffe, radiologue ostéoarticulaire au CHU de Lyon (69) et congressiste, revient pour Docteur Imago sur ce qu'il attend de ce congrès, et sur le champ émergent de la RI qu'il traite.

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Le 16/01/25 à 7:00 Lecture 3 min.
Docteur Imago / Samedi 18 janvier, lors d’une session du symposium GEST MSK 2025 dédiée à l’embolisation des artères géniculées, vous présenterez le projet de registre français du Groupe d'étude en pathologie osseuse de la SFICV (GREOS). De quoi s'agit-il ? Nicolas Stacoffe / Le GREOS est un groupe de radiologues créé il y a quelques années par les professeurs Marc Sapoval, Julien Frandon et Julien Ghelfi pour discuter de l'embolisation ostéoarticulaire. Cette technique a commencé à être développée au Japon il y a 10 ans par le docteur Yuji Okuno, mais malgré des résultats encourageants, elle est évaluée par des études sur peu de patients et manquant de puissance. Le GREOS travaille donc à monter un registre national sur l'embolisation de différentes pathologies musculosquelettiques, notamment l’arthrose du genou mais aussi des pathologies inflammatoires du coude ou de l'épaule. L'objectif est de mieux sélectionner les patients, d'harmoniser les pratiques et d'avoir des données

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Auteurs

François Mallordy

Journaliste rédacteur spécialisé

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22 Oct

15:30

Une équipe de chercheurs a développé un système d’intelligence artificielle multimodale combinant imagerie médicale et données cliniques pour prédire la survie à 24 mois de patients atteints d’un cancer de la prostate métastatique résistant à la castration, traités par radiothérapie vectorisée ciblant le PSMA. Ce modèle affiche des performances prometteuses pour la stratification pronostique et l’aide à la décision clinique.

11:30

L'IRM mammaire à contraste dynamique virtuel (vDCE) générée par deep learning sans injection de gadolinium possède une précision diagnostique comparable à celle de l’IRM conventionnelle, mais une sensibilité légèrement inférieure, selon une étude publiée dans European Radiology 

7:30

Les radiologues et les grands modèles de langage présentent des profils d’erreur complémentaires dans la détection des radiographies thoraciques générées par l’IA, selon une étude publiée dans le Journal of Imaging Informatics in Medicine.
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