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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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Mots-clés

intelligence artificielle recherche clinique algorithmes

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