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 15:16 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.  

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

06 Juin

15:00

Un article cosigné notamment par des radiologues du CHU de Brest alerte sur les dangers de l'exposition des patients et des professionnels de radiologie interventionnelle à l'oxyde d'éthylène. Ce composé organique, classé cancérigène, est le principal agent utilisé dans l'industrie pour stériliser les dispositifs médicaux sensibles à la chaleur, dont  les cathéters, les fils guides, les stents, etc. Les chercheurs invitent la communauté de la RI à rechercher des alternatives.
05 Juin

16:09

Un nouveau traceur TEP ciblant l'anhydrase carbonique (CAIX) pourrait permettre de détecter un carcinome cellulaire rénal à cellules claires (ccRCC) (Étude).

13:00

7:30

Selon le journal le Ploërmelais, une marche sera organisée le 13 juin pour soutenir la réouverture du centre de radiologie de Ploërmel (Morbihan), un an après sa fermeture. Le mouvement devrait réunir citoyens, élus et professionnels de santé devant le centre de radiologie jusqu'à la mairie.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR