Marie-Pierre Revel

« Le dépistage du cancer du poumon se met en place progressivement en Europe »

Présidente de la communication et des affaires extérieures de la Société européenne de radiologie, Marie-Pierre Revel a mis en avant, à l'ECR 2024, les sujets phares de la société concernant l'avenir de la radiologie, et présenté plusieurs sessions dans le domaine notamment de l'oncologie thoracique alors que le dépistage du cancer du poumon se développe en Europe.

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Le 26/03/24 à 15:00, mise à jour le 26/03/24 à 15:04 Lecture 3 min.

« Alors que l’intelligence artificielle est désormais une réalité, il s’agit de nous demander comment former la nouvelle génération à l'utiliser l’IA de manière sûre et éthique. » © Carla Ferrand

Docteur Imago / Quelles sont vos missions en tant que responsable du comité communication et affaires extérieures (comité communication et développement de l’interdisciplinarité) de la Société européenne de radiologie (ESR) ? Marie-Pierre Revel / J’ai animé le forum international qui a rassemblé de nombreuses organisations telles que la Société nord-américaine de radiologie (RSNA) par exemple. En amont de l’ECR 2024, dont le thème était « Next generation radiologists », nous avons échangé autour d’un thème que j’ai proposé, « Next generation : what are the needs ». J’ai donc été chargée de présenter le point de vue de la Société européenne de radiologie. D. I. / Quels besoins avez-vous ciblés concernant l’avenir de la radiologie ? M.-P. R. / Il s’agit de continuer à développer la multidisciplinarité et d’accentuer la spécialisation des radiologues. Alors que l’intelligence artificielle est une réalité, il faut nous demander comment former la nouvelle génération à l’utiliser de

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Auteurs

Solenn Duplessy

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22 Oct

15:30

Une équipe de chercheurs a développé un système d’intelligence artificielle multimodale combinant imagerie médicale et données cliniques pour prédire la survie à 24 mois de patients atteints d’un cancer de la prostate métastatique résistant à la castration, traités par radiothérapie vectorisée ciblant le PSMA. Ce modèle affiche des performances prometteuses pour la stratification pronostique et l’aide à la décision clinique.

11:30

L'IRM mammaire à contraste dynamique virtuel (vDCE) générée par deep learning sans injection de gadolinium possède une précision diagnostique comparable à celle de l’IRM conventionnelle, mais une sensibilité légèrement inférieure, selon une étude publiée dans European Radiology 

7:30

Les radiologues et les grands modèles de langage présentent des profils d’erreur complémentaires dans la détection des radiographies thoraciques générées par l’IA, selon une étude publiée dans le Journal of Imaging Informatics in Medicine.
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