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 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.  

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

24 Juil

13:00

La FDA (Food and Drug Administration) a accordé une autorisation à Siemens Healthineers pour ses systèmes de radiographie/fluoroscopie Luminos Q.namix R et Luminos Q.namix T. Ces derniers peuvent améliorer l'efficacité et réduire l'exposition aux rayonnements pour les examens spécialisés et complexes.

7:00

7:00

L’échographie réalisée aux urgences est plus précise que la radiographie thoracique pour identifier les pneumothorax significatifs en cas de patients souffrants de traumatismes graves, rapporte une étude rétrospective américaine, publiée dans The Journal of Emergency Medicine.

23 Juil

16:51

Le congrès de la Cardiovascular and Interventional Radiological Society of Europe (CIRSE) 2025 se tiendra du 13 au 17 Septembre 2025 à l’International Convention Centre de Barcelone. Les inscriptions sont accessibles ici.

7:19

Des séquences 3D isovolumétriques pondérées en T1 et en T2 du cerveau et du corps, sont au minimum recommandées en IRM post-mortem, suite à une enquête menée entre juillet à novembre 2024, par le groupe de travail post-mortem de la Société européenne de radiologie pédiatrique.

7:00

✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR