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Dans quelles directions l’IA évolue-t-elle en radiologie ?

Particulièrement performante dans la détection automatique des lésions, l'IA intègre pas à pas tous les niveaux du flux de travail du radiologue. Des algorithmes novateurs en cours de développement se rapprochent de la vie réelle, et laissent augurer des outils cliniques plus performants ainsi qu'une diminution de la charge de travail.

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Le 12/09/24 à 7:00, mise à jour le 16/09/24 à 16:55 Lecture 4 min.

À l’Hôpital américain de Paris, l’IA qui est utilisée en routine clinique en scanner, IRM et mammographie, constitue un vrai gain de temps pour les radiologues, constate le radiologue Olivier Vignaux. © Solenn Duplessy

L’intelligence artificielle (IA) mute rapidement dans le domaine de la santé, à l'heure de l'apprentissage profond et des IA génératives. Concernant l'analyse de l'image médicale, Il convient de distinguer deux situations d'emploi des algorithmes selon Irène Buvat, physicienne et spécialiste en imagerie moléculaire par TEP à l'institut Curie. Premier cas de figure : l'IA qui automatise des tâches fastidieuses. « Ça marche déjà bien et ça va être plus fréquemment utilisé, parce que ça permet d'apporter une solution à la pénurie de radiologues », assure la physicienne. En permanence des soins, la nuit ou dans un contexte d’urgence, ces logiciels apportent déjà un « filet de sécurité » aux radiologues, observe Alexandre Ben Cheikh, radiologue pour la plateforme de téléradiologie Imadis.

Des outils d’automatisation performants

Cette première catégorie de produits touche notamment l'interprétation des images, la détection d'anomalies et la réalisation de mesures sur les examens : « Par ex

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Solenn Duplessy

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19 Mai

7:31

En angioscanner cérébral, une réduction de 46 % de la dose de rayonnements peut être obtenue en associant l'iomeprol 400 à un protocole à faible dose, sans compromettre la qualité de l'image, à un débit d'injection optimisé (étude).

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Une méthode d'IA a montré des performances « acceptables » pour segmenter de façon semi-automatique les lésions « trous-noirs » sur les images IRM 2D de pondération T1 après injection de gadolinium chez des patients atteints de sclérose en plaques. Elle pourrait « potentiellement aider » les radiologues dans cette tâche, indiquent les auteurs dans European Radiology.

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