Imagerie pédiatrique

L’IA en imagerie thoracique pédiatrique doit être consolidée pour bénéficier aux pays à faibles ressources

Selon une étude menée par une équipe de chercheurs sud-africains, les outils d'IA actuels ne sont pas adaptés à l'imagerie thoracique pédiatrique. Les auteurs livrent une série de recommandations pour développer son usage dans les pays à faibles ressources, en respectant les spécificités de la population et des contextes de déploiement.

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Aujourd'hui à 7:00 Lecture 5 min.

Les auteurs appellent à la création d'outils IA qui sélectionnent explicitement les tâches à automatiser, en tenant compte de l’âge du patient et en déployant les systèmes de manière adaptée aux environnements cliniques réels. © Benjamin Bassereau

Dans la revue Pediatric Radiology, quatre chercheurs de la Faculté des sciences de la santé de Johannesburg ont publié une étude narrative [1] sur les applications actuelles, les défis et les orientations futures de l’usage de l’IA en imagerie thoracique pédiatrique dans les pays à ressources limitées.

Une population et des environnements bien spécifiques

Le premier constat des auteurs repose sur l’idée que l’imagerie pédiatrique est à formellement différencier d’une « radiologie adulte en miniature ». L’imagerie des enfants comporte un certain nombre de défis : acquisition des images complexifiée par les mouvements et rotations, variabilité anatomique tout au long de l’enfance, ainsi qu’une plus grande sensibilité aux radiations. L’utilisation de l’IA en imagerie thoracique pédiatrique présenterait un grand nombre d’opportunités dans les pays à ressources limitées et dans le diagnostic des infections respiratoires, des anomalies congénitales ou des maladies cardiopulmonaires. Les auteur

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Auteurs

Inès Bourdon

Journaliste spécialisée

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Spécialité médicale

Pédiatrie

Mots-clés

intelligence artificielle radiopédiatrie

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