Aide au diagnostic

Un logiciel de recherche d’images diminue de 31 % le temps de lecture des scanners thoraciques

Dans le cadre d'une étude présentée dans European Radiology, un système de recherche d'images basé sur le contenu appliqué au diagnostic de pneumopathies interstitielles diffuses a réduit de 31 % le temps de lecture sans perte de précision diagnostique.

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Le 30/09/22 à 7:00, mise à jour hier à 15:10 Lecture 2 min.

Le système de recherche d'image par le contenu employé dans l'étude s'exécute depuis le PACS. Il propose les diagnostics les plus probables pour un scanner thoracique à partir d'une base de données de 6542 scanners thoraciques labellisés. © Röhrich et al, European Radiology | CC BY 4.0 (no changes made)

Un système de recherche d'images basé sur le contenu entraîne une diminution du temps de lecture de 31 % des scanners thoraciques de patients présentant une pneumopathie interstitielle diffuse, d'après une étude autrichienne publiée le 2 juillet dans European Radiology [1]. L'utilisation du logiciel est en outre associée à une tendance à une meilleure précision diagnostique.

Un manque d'évaluation en pratique clinique

Les systèmes de recherche d'images basés sur le contenu analysent de façon directe les caractéristiques d’un cliché puis trouvent des images aux caractéristiques voisines dans une base de données. Plus connus sous leur acronyme anglais CBIRS (Content-based image retrieval systems), ils permettent à partir du PACS de relier « en direct » les images observées à des cas similaires, voire à des ressources pédagogiques susceptibles d'éclairer le diagnostic comme Radiopaedia. Problème : en vogue, la recherche sur les CBIRS souffre du manque d'évaluation des bénéfices de ces logic

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Auteurs

François Mallordy

Journaliste rédacteur spécialisé

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Röhrich S., Heidinger B. H., Prayer F., « Impact of a content-based image retrieval system on the interpretation of chest CTs of patients with diffuse parenchymal lung disease », European Radiology, juillet 2022. DOI : 10.1007/s00330-022-08973-3.
  2. Choe J., Hang H. J., Seo J. B. et coll., « Content-based image retrieval by using deep learning for interstitial lung disease diagnosis with chest CT », Radiology, octobre 2021, vol. 302, n° 1. DOI : 10.1007/s00330-022-08973-3.

Spécialité médicale

Pneumologie

Modalité d’imagerie

Scanner

Mots-clés

poumon scanner thoracique

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