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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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Chez les patients obèses, le scanner à comptage photonique (PCCT) offre une meilleure qualité d’image que le scanner conventionnel (EID CT), avec un meilleur contraste et un rapport signal/bruit supérieur. Il permet également de réduire significativement la dose d’irradiation, en maintenant une bonne qualité diagnostique (étude).

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Une étude a comparé un système d’intelligence artificielle aux critères PI-RADS pour la détection du cancer de la prostate cliniquement significatif en IRM, démontrant une sensibilité non inférieure à l’échelle du patient, mais inférieure à l’échelle lésionnelle. L’IA pourrait compléter PI-RADS pour optimiser le triage des biopsies, notamment des lésions indéterminées PI-RADS 3, concluent les chercheurs.
22 Oct

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