Intelligence artificielle

L’IA optimise le flux de travail en imagerie musculosquelettique

Une revue narrative réalisée par des chercheurs italiens donne un aperçu des applications cliniques de l’IA en imagerie musculosquelettique. Plusieurs études démontrent que ces outils pourraient aider les radiologues dans plusieurs tâches d’interprétation, afin d'optimiser le flux de travail et d'améliorer les performances diagnostiques.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 23/02/24 à 7:00 Lecture 2 min.

Appliquée à différentes modalités d’imagerie telles que le scanner et l’IRM, L’IA a démontré en radiographie des performances comparables à celles des radiologues musculosquelettiques formés (photo d'illustration). © Gleamer

Des chercheurs italiens de l’université de Milan en Italie ont publié une revue narrative sur les applications cliniques de l’intelligence artificielle (IA) en imagerie musculosquelettique [1]. L’IA, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond peuvent en effet fournir une aide aux radiologues dans les tâches interprétatives et non interprétatives pour améliorer le flux de travail, notamment en qui concerne, la détection et la caractérisation des anomalies, expliquent-ils.

Pour les radiologues en musculosquelettique…

Plusieurs études ont évalué des algorithmes d’IA conçus pour assister les radiologues et les cliniciens dans la détection et la classification des fractures, ainsi que l’évaluation de l’âge osseux. « L’IA peut potentiellement aider les radiologues à identifier et à classer les résultats anormaux de l’arthrose, ainsi qu’à prédire l’apparition ou la progression de cette maladie », soulignent les chercheurs.

… et les non-radiologues dans un contexte d’urgence

Ap

Il vous reste 69% de l’article à lire

Docteur Imago réserve cet article à ses abonnés

S'abonner à l'édition
  • Tous les contenus « abonnés » en illimité
  • Le journal numérique en avant-première
  • Newsletters exclusives, club abonnés

Abonnez-vous !

Docteur Imago en illimité sur desktop, tablette, smartphone, une offre 100% numérique

Offre mensuelle 100 % numérique

23 €

par mois

S’abonner à Docteur Imago

Auteurs

Solenn Duplessy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Gitto S., Serpi F., Albano D. et al, « AI applications in musculoskeletal imaging: a narrative review », European Radiology Experimental, 2024, vol. 8, n° 22. DOI : 10.1186/s41747-024-00422-8

Spécialité médicale

Musculo-squelettique

Mots-clés

intelligence artificielle

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

10 Avr

15:32

Un modèle d’IA à apprentissage profond montre un potentiel en tant qu’outil de dépistage opportuniste de la santé osseuse chez les enfants, selon une étude publiée dans Radiology.

15:00

13:14

Les événements de sécurité des patients en radiologie représentent une faible proportion des incidents (3,2 %), mais révèlent des vulnérabilités importantes, notamment chez les enfants et les personnes âgées, avec un risque élevé lié aux médicaments et aux produits de contraste, selon une étude publiée dans Current Problems in Diagnostic Radiology

7:13

Les patientes atteintes d’un cancer du sein qui développent un dysfonctionnement cardiaque lors d’une chimiothérapie néoadjuvante subissent également une perte de tissu cérébral significativement plus importante que celles dont la fonction cardiaque reste stable, selon une étude publiée dans Academic Radiology.

7:00

09 Avr

16:21

Une étude multicentrique publiée dans European Radiology montre qu’un modèle de deep learning combinant nnU-Net et ConvNeXt-tiny permet d’évaluer avec précision l’invasion musculaire dans le cancer de la vessie à partir d’IRM, avec des performances élevées et stables.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR