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 15:12 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

13 Oct

16:00

Dans un sondage, 93 % des internes de radiologie interrogés se sont déclarés favorables aux modèles de pratique hybride et au télétravail, invoquant un meilleur équilibre entre vie professionnelle et vie privée.

14:00

Le pape Léon XIV a annoncé dimanche 11 octobre qu’il allait bientôt se faire opérer d’un nodule pulmonaire ayant été détecté « à un stade très précoce », rapporte France Info.

7:36

L'éditeur de solutions d'imagerie médicale Docaposte Santé et le groupe de téléradiologie MEDIN+ annoncent leur partenariat pour faciliter les demandes d’expertises à distance.
12 Oct

15:32

Les JFR Urgences auront lieu les 25 et 26 mars 2027 à l'ENS de Lyon, sur les thèmes de la radiologie interventionnelle et de la téléradiologie.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR