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 14:12 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

29 Oct

15:30

Selon une étude, la correction des artefacts de désalignement sur des images de coronarographie par scanner (CCTA) en PCD-CT mono-source permet une réduction significative dedits artefacts, et une amélioration de la confiance diagnostique quel que soit le niveau d’expérience des lecteurs.

15:00

11:30

Une étude compare les performances du dépistage par tomosynthèse mammaire selon l’âge chez 93 617 femmes. Selon les auteurs, les résultats montrent une amélioration des performances avec l’âge, caractérisée par une détection accrue des cancers, une sensibilité et une spécificité plus élevées, ainsi qu’un taux de rappels plus faible.

7:30

L’intégration du logiciel Eclipse TPS et d’IMAIOS e-Anatomy améliorerait significativement les connaissances en anatomie scanographique des étudiants en radiothérapie, avec des acquis maintenus à trois mois. (étude)

7:00

28 Oct

16:24

La Société française de neuroradiologie (SFNR) tiendra ses premières rencontres multidisciplinaires autour de l'hypertension intracrânienne idiopathique (HTIC) et des maladies veineuses cérébrales, le 10 novembre 2026 à l'Institut du cerveau, à Paris. Cette journée réunira cliniciens et chercheurs autour de ces pathologies. Programme et inscriptions sur le site de la SFNR.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR