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

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Docteur Imago

11 Juin

16:00

L’ASNR a été informée d’une erreur de radiothérapie, classée au niveau 2 de l’échelle ASN-SFRO, survenue en mars 2026 au CHU de Saint-Étienne (42). Une dose de 9 Gy destinée à une vertèbre atteinte d’une métastase a été administrée par erreur à la vertèbre voisine saine en raison d’un mauvais positionnement du patient.

13:00

Des modèles d’intelligence artificielle évalués pour la classification de la malignité des nodules pulmonaires au scanner thoracique ont montré une sensibilité élevée (88 %) mais une spécificité modérée (75 %), soutenant un rôle potentiel dans les stratégies d’exclusion d'un cancer pulmonaire étude).

9:30

Selon une étude publiée dans The Journal of Nuclear Medicine, un nouveau système de TEP-TDM à champ de vision à long axe (LAFOV), utilisant des détecteurs de 30 mm au germanate de bismuth (BGO) avec des photomultiplicateurs au silicium offre une qualité d’image supérieure à la TEP-TDM à champ de vision court-axial (SAFOV) malgré des réductions marquées du temps d’acquisition, avec des caractéristiques de bruit comparables sur plusieurs radiopharmaceutiques.
10 Juin

16:00

La TEP-TDM à grand champ de vue axial (LAFOV) offrirait une qualité d'image supérieure à celle de la TEP-TDM conventionnelle (SAFOV), malgré une réduction significative du temps d'acquisition, avec des caractéristiques de bruit comparables pour plusieurs produits radiopharmaceutiques (étude).
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR