Congrès Spimed

« La radiographie thoracique est une bonne candidate pour le développement d’algorithmes d’IA »

Au congrès Spimed-IA consacré au développement des applications d'intelligence artificielle en imagerie, la radiologue Marie-Pierre Revel a détaillé les performances des algorithmes pour la détection des lésions en radiographie thoracique.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 22/10/19 à 15:00, mise à jour aujourd'hui à 14:18 Lecture 2 min.

Au congrès Spimed IA, la radiologue Marie-Pierre Revel a évoqué le développement des applications d’intelligence artificielle en imagerie thoracique. © C. F.

Le congrès Spimed IA s’est tenu les 20 et 21 septembre 2019 à l’institut Montsouris, à Paris. Il y fut notamment question du développement des applications de l’intelligence artificielle (IA). Le 20 septembre, Marie-Pierre Revel, radiologue à l’hôpital Cochin - AP-HP, a évoqué le sujet dans le domaine de l’imagerie thoracique.

Une mine d’or de données

« La radiographie thoracique est une bonne candidate pour le développement d’algorithmes d’IA », souligne-t-elle en préambule. En effet, le nombre d’examens à interpréter dans ce domaine représente à la fois une charge de travail « insupportable » pour les radiologues et une mine d’or pour entraîner des algorithmes. « Nous stockons des millions d’images avec leurs comptes rendus », rappelle l’intervenante.

Des bases américaines et indiennes

Aux États-Unis, le National Institute of Health (NIH) a constitué une base de données baptisée ChestX-ray8, labellisée avec huit types d’anomalies fréquentes en radiographie thoracique : pneumonie, pneumot

Il vous reste 74% 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

Bibliographie

  1. Hwang E. J., Park S., Jin K.-N. et coll., « Development and Validation of a Deep Learning-Based Automated Detection Algorithm for Major Thoracic Diseases on Chest Radiographs », JAMA Netw Open, 2019, vol. 2, n° 3. DOI : 10.1001/jamanetworkopen.2019.1095.  

Spécialité médicale

Pneumologie

Modalité d’imagerie

Radiologie conventionnelle

Mots-clés

intelligence artificielle radiographie thoracique

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

10 Déc

15:00

7:30

Une étude a quantifié l'ampleur et l'évolution de l'utilisation des produits de contraste chez les bénéficiaires du programme Medicare aux États-Unis (environ 13,5 milliards de mL administrés entre 2011 et 2024). Elle montre également qu'une catégorie d'examens d'imagerie représente la majeure partie de ce volume.

7:00

09 Déc

16:00

L'entreprise Agfa annonce la suppression de 145 postes en Belgique, due à l'accélération du déclin du film radiologique sur le marché mondial (communiqué).

14:00

Une étude passe en revue l'utilité des algorithmes basés sur l'IA et l'apprentissage automatique pour faciliter efficacement le triage et rationaliser le flux de travail en radiologie pédiatrique.

7:23

L'arrêté du 5 décembre 2025 fixe à 295 le nombre maximum d'autorisations d'exercice des personnes titulaires d'un diplôme permettant l'exercice, dans le pays d'obtention de ce diplôme, de la profession de médecin, pour la période du 15 décembre 2025 au 15 décembre 2026. Pour la radiologie, le nombre d'autorisations est fixé à 3. Ces personnes doivent avoir satisfait à des épreuves de vérification des connaissances, précise l'arrêté.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR