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Les plateformes multi-vendeurs sont-elles l’avenir de l’IA en radiologie ?

Différentes entreprises parient sur les plateformes d'IA multi-vendeurs, afin de proposer aux radiologues un produit tout-en-un facilitant l'adoption de plusieurs logiciels en clinique. Tour d'horizons des motivations et des actualités de différents acteurs de ce mouvement de fond, rencontrés sur les stands des JFR 2024.

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Le 20/11/24 à 15:00, mise à jour le 20/11/24 à 16:10 Lecture 5 min.

Signe de l'intérêt croissant pour cette stratégie, les lancements de plateformes réunissant différentes IA de radiologie se multiplient depuis quelques années (image d'illustration). © Mike MacKenzie | CC BY 2.0

De l'arrivée du patient au compte rendu, toutes les étapes du flux de travail des radiologues intéressent les développeurs de logiciels basés sur l'intelligence artificielle (IA). Toutefois, il existe un fossé entre développement d'outils et adoption en clinique, compliqué en partie par l’extrême fragmentation actuelle du marché des IA cliniques, comme le notait le 4 octobre le président sortant des Journées francophones de radiologie (JFR) Marc Zins, lors de la grande conférence des JFR 2024. Pour s'affranchir de ces limites à l'adoption des IA en clinique, différentes entreprises parient sur des plateformes d'IA multi-vendeurs pour proposer un produit tout-en-un aux praticiens.

« Mieux vaut travailler à plusieurs dans ce domaine innovant »

Signe de l'intérêt croissant pour cette stratégie, les lancements de plateformes réunissant différentes IA de radiologie partenaires voire propriétaires se multiplient depuis quelques années : Incepto ainsi que syngo.via via OpenApps (Siemens Hea

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Auteurs

François Mallordy

Journaliste rédacteur spécialisé

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03 Avr

16:34

L’Association européenne de médecine nucléaire (EANM) et la Société de médecine nucléaire et d’imagerie moléculaire (SNMMI) ont publié des recommandations conjointes sur l’utilisation de l’imagerie cérébrale TEP tau chez les patients suspectés de maladie d’Alzheimer.

13:30

Une étude publiée dans AJR souligne que les radiologues et l’IA ont atteint une sensibilité sous-optimale pour la détection des anomalies pulmonaires interstitielles (ILA) en radiographie, bien que de haute spécificité. Les résultats ne soutiennent donc pas le dépistage radiographique de l’ILA, qu’il s’agisse d’une interprétation radiologue ou d’une IA.

7:43

La reconstruction avancée tridimensionnelle (AR) améliore significativement la précision diagnostique des fractures des membres par rapport à la radiographie conventionnelle tout en maintenant une haute qualité d’image, conclut une étude publiée dans Emergency radiology. « Son intégration dans les flux de travail des urgences pourrait réduire le besoin d’imagerie supplémentaire et accélérer la prise de décision clinique », selon les chercheurs.

14:09

Un essai contrôlé randomisé multicentrique a évalué si la priorisation des radiographies thoraciques par intelligence artificielle réduisait les délais de diagnostic du cancer du poumon, sans observer d’amélioration significative des délais vers le scanner, le diagnostic, l’orientation ou le traitement. Ainsi, la priorisation des examens par IA dans ce contexte n’apporte pas de bénéfice clinique mesurable, selon une étude publiée dans Nature Medicine.
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