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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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07 Août

16:00

Pour la détection du cancer du sein, les performances diagnostiques des protocoles d'IRM abrégée par rapport à l'IRM standard varient selon le protocole et le contexte clinique. La technique FAST conserve une sensibilité élevée, tandis que la combinaison FAST + ultrafast + T2W offre une spécificité supérieure dans un contexte diagnostique (étude).

14:30

72 % des patientes préfèreraient l'angiomammographie à l'IRM mammaire lorsque les performances diagnostiques sont comparables. Cette préférence est liée à une sensation de claustrophobie moindre, à une durée d'examen plus courte et à un niveau d'anxiété plus faible (étude).

7:10

La Société nord-américaine de radiologie (RSNA) annonce le lancement de son challenge IA pour l'imagerie du genou. Les modèles développés seront évalués sur leur capacité à détecter et à classer avec précision les anomalies du genou visibles à l'IRM. Les gagnants seront annoncés au prochain congrès de la RSNA qui se tiendra du 29 novembre au 3 décembre.
06 Août

16:00

L'arrêté du 4 août 2026 fixant le nombre d'étudiants de troisième cycle des études de médecine susceptibles d'être affectés, par spécialité et par subdivision territoriale au titre de l'année universitaire 2026-2027 a été publié au Journal Officiel. Pour la radiologie, le nombre d'internes est fixé à 266, et pour la médecine nucléaire à 44.

13:44

Des grands modèles de langage (LLM) seraient capables de générer, à partir des notes cliniques, des indications pertinentes en radiologie qui seraient plus complètes et plus factuelles que les indications émises par des cliniciens (étude).
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