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.

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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

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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

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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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