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.  

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

06 Oct

16:30

À l'occasion de la campagne Octobre Rose, la FNMR rappelle le rôle de la radiologie libérale dans le dépistage du cancer du sein et les bénéfices de ce dispositif. « Un cancer du sein détecté au stade I coûte près de neuf fois moins cher qu’au stade IV. Défendre le dépistage à la française, c’est soigner mieux et dépenser moins », déclare Éric Chavigny, président de la FNMR.

15:00

11:30

L'utilisation de salles hybrides d'angiographie incorporant l'angioscanner biphasique a réduit la dose de manière significative par rapport au scanner cone beam monophasique lors de procédures d'embolisation et de radio-embolisation du foie, dans le cadre d'une étude rétrospective. « Toutefois, la dose effective totale n'est plus restée significative après correction des incertitudes », indiquent les chercheurs.

7:30

Prenuvo lance le Prenuvo Research Network, un réseau qui réunira ses propres outils d’IA, des équipes internes de recherche et développement, des scientifiques et des institutions académiques. L'objectif est de « construire la base de preuves pour une médecine proactive et préventive ».

7:00

05 Oct

16:21

La présence d'une couronne échogène entourant une masse est associée à une tumeur maligne invasive et correspond à une évolution du carcinome canalaire in situ vers un cancer invasif d'après l'examen histopathologique postopératoire, selon une étude présentée dans Academic Radiology. Toutefois, elle n'apporte guère d'informations supplémentaires utiles aux radiologues sur le plan diagnostique ou pronostique.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR