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

27 Fév

17:51

Une revue systématique et méta-analyse a évalué la performance de l'IA pour la détection des épanchements du coude en radiographie. Les résultats montrent une sensibilité et une spécificité élevées et comparables entre l’IA et les médecins, sans différence significative.

17:49

Une étude conclut que l'angiomammographie constitue une alternative viable à l’évaluation de l'atteinte du complexe mamelon-aréolaire dans le cancer du sein, en particulier dans les cas de contre-indications à l’IRM.

17:09

Une revue, analysant 10 ans de littérature sur la neuroradiologie en pédiatrie et fœtale sur l’IA, conclu que les collaborations interinstitutionnelles continues peuvent faciliter l’intégration de l’IA dans la neuroradiologie pédiatrique, en complétant les radiologues et en améliorant les soins pédiatriques.

15:00

7:00

26 Fév

15:23

Une revue narrative analyse l’état actuel de l’intelligence artificielle en neuroradiologie pédiatrique et fœtale, en mettant en évidence ses performances prometteuses en segmentation, détection, classification et pronostic, notamment grâce à l’apprentissage profond. Malgré ces avancées, son adoption clinique demeure limitée en raison de coûts élevés, du manque de grandes bases de données pédiatriques et de défis éthiques et réglementaires, nécessitant des efforts collaboratifs pour favoriser son intégration sécurisée.  
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR