Imagerie mammaire

L’Eusobi signe deux papiers de consensus sur les erreurs en imagerie mammaire

La Société européenne d'imagerie mammaire (EUSOBI) a publié le 15 novembre, deux consensus d'experts sur les erreurs de diagnostic en imagerie mammaire. Un premier article évoque les causes et les implications des erreurs, tandis que le second propose des recommandations pour les limiter.

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Le 24/12/24 à 7:00 Lecture 2 min.

Les différentes modalités d'imagerie mammaire ont fait l'objet de recommandations générales de l'EUSOBI, en vue de minimiser les erreurs diagnostiques (photo d'illustration). © F. M.

Face aux progrès technologiques en imagerie mammaire, et face aux risques inhérents auxquels exposent les erreurs dans ce domaine (délai de diagnostic et d'initiation de traitement, interventions inutiles, plaintes pour erreur médicale), des radiologues de la Société européenne d'imagerie mammaire (EUSOBI), ont rédigé deux papiers de consensus sur la question des erreurs de diagnostic en imagerie mammaire, publiés le 15 novembre dans European Radiology [1][2]. La première autrice de ces travaux est Isabelle Thomassin-Naggara, présidente de la Société d'imagerie de la femme (SIFEM).

Erreurs pré, per, et post-compte-rendu

Le premier article [1] dédié aux erreurs communes en radiologie qui expliquent l'erreur diagnostique face à un cancer du sein, identifie plusieurs grands types d'erreurs. Il rappelle tout d'abord que les erreurs peuvent être classées en grands types : pré-compte-rendu (mauvaise qualité d'image, mauvais positionnement du patient, imagerie incomplète, une mauvaise expos

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Auteurs

François Mallordy

Journaliste rédacteur spécialisé

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Bibliographie

  1. Thomassin-Naggara I, Kilburn-Toppin F, Athanasiou A, et al (2024) Misdiagnosis in breast imaging: a statement paper from European Society Breast Imaging (EUSOBI)—Part 1: The role of common errors in radiology in missed breast cancer and implications of misdiagnosis. European Radiology. https://doi.org/10.1007/s00330-024-11128-1.
  2. Thomassin-Naggara I, Athanasiou A, Kilburn-Toppin F, et al (2024) Misdiagnosis in breast imaging: a statement paper from European Society Breast Imaging (EUSOBI)—Part 2: Main causes of errors in breast imaging and recommendations from European Society of Breast Imaging to limit misdiagnosis. European Radiology. https://doi.org/10.1007/s00330-024-11133-4.

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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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