ECR 2022

Quelle place pour l’IA dans l’imagerie thoracique des enfants ?

Les applications d'IA se multiplient en imagerie thoracique mais très peu se destinent aux enfants. Une session du Congrès européen de radiologie 2022 s'est intéressée à ce phénomène et aux potentielles applications de l'IA en imagerie thoracique pédiatrique.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 03/03/22 à 8:00, mise à jour aujourd'hui à 15:12 Lecture 3 min.

Selon Steven Schalekamp, les principaux défis en radiopédiatrie restent le manque de données disponibles et de recherches cliniques. capture d'écran ECR 2022

La radiopédiatrie reste peu explorée par les concepteurs de solutions d’intelligence artificielle (IA). Steven Schalekamp, radiologue à l’hôpital universitaire Radboud à Nijmegen (Pays-Bas) s’est intéressé aux applications émergentes de l’IA en imagerie thoracique pédiatrique. Il a fait part de ses observations lors d’une session du Congrès européen de radiologie (ECR), mercredi 2 mars.

57 logiciels pour l'imagerie thoracique

L’imagerie thoracique est, avec la neuroradiologie, la surspécialité d’imagerie où les logiciels d’IA marqués CE sont les plus nombreux, selon le site AI for Radiology. « Sur 191 produits d’IA marqués CE pour l’imagerie médicale, 57 concernent l’imagerie thoracique et sont commercialisés par 28 vendeurs. Environ 50 % de ces logiciels sont destinés à la radiographie. Aucun n’est spécifiquement conçu pour les enfants », remarque Steven Schalekamp.
En radiographie thoracique, les logiciels d’IA sont principalement conçus pour la détection du pneumothorax, des nodules pu

Il vous reste 78% 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

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Mahomed N., van Ginneken B., Philipsen R. H. H. M. et coll., « Computer-aided diagnosis for World Health Organization-defined chest radiograph primary-endpoint pneuonia in children », Pediatric Radiology, 2020, vol. 50, p. 482-491. DOI : 10.1007/s00247-019-04593-0.
  2. Chen Y., Robert C. S., Ou W. et coll., « Deep learning for classification of pediatric chest radiographs by who standardized methodology », PLOS One, juin 2021. DOI : 10.1371/journal.pone.0253239.

Spécialité médicale

Pédiatrie Pneumologie

Modalité d’imagerie

Scanner Radiologie conventionnelle

Mots-clés

ECR 2022 intelligence artificielle radiopédiatrie

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

13 Mai

13:42

L'atrophie du nerf optique avec un signal T/FLAIR augmenté et une absence de rehaussement constitue le schéma dominant de la neuropathie optique chronique en IRM, reflétant très probablement une dégénération axonale plutôt qu'une inflammation active, conclut une étude présentée dans Neuroradiology.

7:43

Il est nécessaire d'entraîner l’IA sur des populations plus diverses, et à travers différentes stratégies de dépistage pour permettre son utilisation dans les cas d’IRM prostatiques de dépistage, selon une revue de cadrage publiée dans l’European Journal of Radiology.

7:00

7:00

12 Mai

16:00

La méthode d'imagerie Cine2LGE se montre prometteuse comme alternative d'examen sans injection de produit de contraste pour les patients présentant des contre-indications au gadolinium en IRM cardiaque (étude).

14:00

Le tissu adipeux intermusculaire et la masse musculaire maigre, évalués par IRM, seraient indépendamment associés à des facteurs de risque cardiométaboliques chez les personnes ne présentant pas de pathologies préexistantes (étude).
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR