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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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Discussion

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03 Sep

17:30

L’IA permettrait d’automatiser la localisation du cœur fœtal sur les IRM et la reconstruction des images cardiaques dynamiques. Selon une étude, les images obtenues sont de qualité comparable à celles produites manuellement.

11:29

Des chercheurs auraient développé et validé un modèle radiomique basé sur le coefficient de diffusion apparent (ADC) pour détecter le cancer de la prostate cliniquement significatif (csPCa) chez les patients présentant des lésions PI-RADS 3. Le modèle aurait démontré son efficacité dans la cohorte d’entraînement et des performances modérées lors de la validation externe.

7:28

Une étude démontre qu’un système d’entraînement adaptatif personnalisé basé sur l’IA améliore significativement les performances des lecteurs de mammographie. Tous les participants ont atteint le seuil de performance prédéfini après deux à cinq séances de formation, chacune comprenant entre 35 et 66 cas obtenus sur 1 à 8 mois.
02 Sep

16:40

L’analyse quantitative de la perfusion en IRM DCE fournirait une valeur diagnostique significative pour différencier le gliome diffus de la ligne médiane (DMG) et le glioblastome de la ligne médiane (mGBM), des tumeurs particulièrement agressives qui nécessitent des stratégies thérapeutiques distinctes, de manière non invasive chez les patients pédiatriques et les jeunes adultes. (Etude)

13:32

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