Urgences

L’IA améliore la performance des non-radiologues sur les radiographies thoraciques

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Le 08/02/24 à 7:00

Dans le cadre de cette étude, 563 radios thoraciques acquises aux urgences ont été évaluées rétrospectivement à deux reprises par trois radiologues certifiés, trois internes en radiologie et trois non-radiologues et ont été comparées à la performance de l’algorithme (photo d'illustration). © Zackstarr - Radiologist | Wikimedia

Une équipe de chercheurs de l'hôpital universitaire de Munich (Allemagne) a évalué un système d’IA basé sur un réseau de neurones convolutifs, pour la détection des pathologies pulmonaires dans un service d'urgence. Les résultats ont fait l'objet d'une publication dans la revue Chest [1].

L’IA formée sur des données publiques et expertes

Cet algorithme d'IA interprétant les radiographies pulmonaires a été entraîné sur des données publiques provenant de plusieurs hôpitaux comportant des consolidations suspectes de pneumonie, des pneumothorax, des nodules et des épanchements pleuraux. Ces pathologies qui nécessitent un traitement immédiat pour déterminer si la maladie est aiguë nécessitent un haut niveau d'expertise pour une évaluation précise. Une tâche qui n'est pas toujours simple pour les non-radiologues des urgences, parfois tenus de prendre seuls des décisions cliniques basées sur les résultats d'imagerie.

563 radios thoraciques évaluées

Dans le cadre de cette étude de validati

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Auteurs

Solenn Duplessy

Bibliographie

  1. Rudolph J., Huemmer C., Preuhs A. et al., « Non-radiology Healthcare Professionals Significantly Benefit from AI-Assistance in Emergency-Related Chest Radiography Interpretation », Chest, 29 janvier 2024 (pre-proof). DOI : 10.1016/j.chest.2024.01.039.

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