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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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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).
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