Innovation

L’IA et la robotique au service de l’interventionnel avec le projet SHERPA

Présenté lors d'une session au Congrès européen de radiologie (ECR) en mars 2026, le projet SHERPA a pour ambition de transformer la radiologie interventionnelle grâce à l’intelligence artificielle et à la robotique. Cette initiative européenne vise à alléger la charge des médecins tout en améliorant la qualité des soins.

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Le 09/04/26 à 15:00, mise à jour le 10/04/26 à 9:10 Lecture 2 min.

Pour Hans B Reitsma, épidémiologiste impliqué dans l’étude : « L’évaluation doit être adaptée à chaque technologie. Il ne s’agit pas seulement de mesurer le bénéfice pour le patient, mais aussi de réduire le stress et la charge de travail des radiologues. » © Marjolaine Margue

« Nous avons constaté que les médecins passaient plus de temps à gérer les technologies qu’à regarder leurs patients », explique Robert Hofsink au début de la session consacré au projet SHERPA le 4 mars 2026 lors du congrès européen de radiologie (ECR), à Vienne (Autriche). De ce constat est né le projet SHERPA (Smart Human-centred Effortless support for Professional clinical Applications). Celui-ci se concentre sur quatre étapes clés du parcours de soins : décider, guider, traiter et confirmer. Chaque étape bénéficie d’innovations ciblées.

Entrainé sur 1 500 patients

Dans la phase de décision, l’intelligence artificielle permet l’automatisation de la détection et la prédiction des risques, notamment dans le traitement des anévrismes intracrâniens. « Pour prédire le risque de rupture d’un anévrisme, nous avons développé un modèle basé sur la forme et les caractéristiques des parois, entraîné sur plus de 1 500 patients », précise Irene Van Der Schaaf, neuroradiologue interventionnelle au

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Auteurs

Marjolaine Margue

Journaliste spécialisée BOM Presse

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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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