SIFEM 2022

L’IA cherche sa vocation en sénologie

Au congrès 2022 de la Société d'imagerie de la femme (SIFEM), le radiologue Bruno Boyer est revenu sur les attentes autour de l'IA en mammographie. La technologie semble bénéfique pour réduire le temps de lecture et évaluer le risque de cancer, mais son rôle et sa place restent à déterminer.

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Le 16/08/22 à 7:00, mise à jour hier à 15:13 Lecture 5 min.

« Pourquoi aider le radiologue ? Parce que notre pratique est difficile. En contexte de dépistage, nous interprétons 96 % de mammographies normales, ce qui apporte une difficulté », rappelle Bruno Boyer. C. F.

Le vendredi 10 juin 2022, une session de la SIFEM sur l’imagerie sénologique fut l’occasion pour le radiologue parisien Bruno Boyer de faire l’inventaire des succès et des échecs de l’IA en mammographie.

« Pourquoi aider le radiologue ? »

Sur l’évolution technologique de l’IA, le radiologue distingue trois étapes de développement : les logiciels CAD (computer-aided detection), le deep learning et l’application à la tomosynthèse. À l’origine, les solutions d’IA ont été conçues pour assister ou aider les radiologues. « Pourquoi aider le radiologue ? Parce que notre pratique est difficile. En contexte de dépistage, nous interprétons 96 % de mammographies normales, ce qui apporte une difficulté, rappelle-t-il. De plus, la mammographie a une faible spécificité, donc cela nous expose à deux types d’erreur : l’erreur de détection, que le CAD va chercher à limiter, et l’erreur d’interprétation, pour laquelle le CAD est mal armé à répondre. »

Des CAD contre les plaintes

Le rôle du CAD est d’attirer

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Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

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07 Août

16:00

Pour la détection du cancer du sein, les performances diagnostiques des protocoles d'IRM abrégée par rapport à l'IRM standard varient selon le protocole et le contexte clinique. La technique FAST conserve une sensibilité élevée, tandis que la combinaison FAST + ultrafast + T2W offre une spécificité supérieure dans un contexte diagnostique (étude).

14:30

72 % des patientes préfèreraient l'angiomammographie à l'IRM mammaire lorsque les performances diagnostiques sont comparables. Cette préférence est liée à une sensation de claustrophobie moindre, à une durée d'examen plus courte et à un niveau d'anxiété plus faible (étude).

7:10

La Société nord-américaine de radiologie (RSNA) annonce le lancement de son challenge IA pour l'imagerie du genou. Les modèles développés seront évalués sur leur capacité à détecter et à classer avec précision les anomalies du genou visibles à l'IRM. Les gagnants seront annoncés au prochain congrès de la RSNA qui se tiendra du 29 novembre au 3 décembre.
06 Août

16:00

L'arrêté du 4 août 2026 fixant le nombre d'étudiants de troisième cycle des études de médecine susceptibles d'être affectés, par spécialité et par subdivision territoriale au titre de l'année universitaire 2026-2027 a été publié au Journal Officiel. Pour la radiologie, le nombre d'internes est fixé à 266, et pour la médecine nucléaire à 44.

13:44

Des grands modèles de langage (LLM) seraient capables de générer, à partir des notes cliniques, des indications pertinentes en radiologie qui seraient plus complètes et plus factuelles que les indications émises par des cliniciens (étude).
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