Aide à la décision

L’essor des nouveaux biomarqueurs en imagerie médicale

Les progrès techniques, et notamment le développement de l’intelligence artificielle, ont stimulé le développement de nouveaux biomarqueurs en imagerie médicale. Lors d’une session des JFR 2020, trois spécialistes ont décrit leurs principes, leur fonctionnement, leurs apports mais aussi leurs limitations, en invitant les radiologues à les utiliser en connaissance de cause.

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Le 21/01/21 à 16:00, mise à jour hier à 15:12 Lecture 5 min.

« Le biomarqueur doit être discriminant, quantitatif, c’est-à-dire mesurable objectivement, et, dans le cas de l’imagerie, extrait de l’image », indique Antoine Ianessi. capture d'écran JFR 2020

Avec le développement des logiciels d’aide au diagnostic, les biomarqueurs d’imagerie jouent un rôle de plus en plus important dans le travail des radiologues. Samedi 3 octobre 2020, une session des Journées francophones de radiologie (JFR) 2020 a détaillé le principe et le fonctionnement de ces outils.

Une caractéristique biologique objective

Un biomarqueur est une caractéristique biologique objective, qui mesure un état physiologique, pathologique, ou la réponse à un traitement. C’est une information qui permet de vérifier et formuler des hypothèses diagnostiques, a d’abord rappelé Antoine Iannessi, radiologue au centre Antoine-Lacassagne, à Nice (06). « Cette information doit être discriminante, quantitative, c’est-à-dire mesurable objectivement, et, dans le cas de l’imagerie, extraite de l’image. On parle alors de biomarqueur d’imagerie quantitative », poursuit-il. Un biomarqueur discriminant améliore le signal sensoriel fourni par l’image et facilite le processus décisionnel du radi

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Berenguer R., del Rosario Pastor-Juan M., Canales Vázquez et coll., « Radiomics of CT features may be nonreproductible and redundant: Influence of CT acquisition parameters », Radiology, août 2018, vol. 288, n° 2, p. 407-415. DOI : 10.1148/radiol.2018172361
  2. Rodriguez-Ruiz A., Krupinski E., Mordang J.-J. et coll., « Detection of Breast cancer with mammography: Effects of an artificial intelligence support system », Radiology, 2019, vol. 290, n° 2. DOI : 10.1148/radiol.2018181371.
  3. Pacilè S., Lopez J., Chone P. et coll., « Improving breast cancer detection accuracy of mammography with the concurrent use of an artificial intelligence tool », Radiology : Artificial Intelligence, novembre 2020, vol. 2, n° 6. DOI : 10.1148/ryai.2020190208.

Modalité d’imagerie

Radiologie conventionnelle IRM Scanner Échographie

Mots-clés

Aide au diagnostic biomarqueurs intelligence artificielle

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