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 hier à 14:19 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

radiographie thoracique intelligence artificielle

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

12 Mar

16:00

La TEP-TDM au 18F-FDG est un outil diagnostique à haut rendement pour les fièvres d'origine inconnue, avec une performance optimale chez les patients présentant des marqueurs inflammatoires élevés, de la fièvre au moment de l’imagerie et une utilisation antérieure limitée d’antibiotiques, conclut une étude présentée dans JNM.  

15:00

13:33

Un workflow automatisé d’environ une minute par fraction a été développé pour estimer la dose accumulée en radiothérapie de la prostate à partir des CBCT, sans recalcul quotidien ni recalage. Les estimations obtenues concordent à ±2 % avec les recalculs basés sur CBCT et permettent un suivi adaptatif hors-ligne efficace malgré des variations interfractionnelles notables de la vessie et du rectum (étude).

7:20

Les deuxièmes Journées antillaises d'imagerie médicale auront lieu les 12, 13 et 14 novembre 2026 en Guadeloupe. Les inscriptions sont ouvertes. Lien.  

7:00

11 Mar

16:02

Des chercheurs ont utilisé un système d'IA pour quantifier automatiquement les calcifications artérielles mammaires à partir de mammographies de dépistage du cancer du sein pour identifier les femmes à risque cardiovasculaire. Des calcifications ont été détectées chez 16,1 % (cohorte interne) et 20,6 % (cohorte externe) des femmes et ont fourni une valeur pronostique significative (étude).
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR