Nathalie Lassau

« Il faut une synergie entre radiologues, chercheurs et industriels autour de la recherche »

Professeur de radiologie à l’université Paris Sud, codirectrice du laboratoire de recherche en imagerie ir4m Paris Sud CNRS et organisatrice du Data challenge des JFR, Nathalie Lassau milite pour une collaboration accrue entre les acteurs de la recherche en intelligence artificielle.

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Le 24/09/19 à 7:00, mise à jour aujourd'hui à 15:15 Lecture 4 min.

« Avoir de belles bases de données demande du temps et des financements », explique Nathalie Lassau. © Benjamin Bassereau

Docteur Imago / Une recherche dans Pubmed avec les mots-clés « imagerie médicale » et « intelligence artificielle » renvoie 838 résultats en 2019. C’est énorme. 

Nathalie Lassau / Cet engouement pour l’IA date de 2017. C’est la première année où, au congrès de la Société Nord-Américaine de radiologie (RSNA), les sessions sur ce thème ont dû refuser du monde. C’était du jamais vu depuis 20 ans. Les études présentées à cette époque paraissent maintenant dans les revues.

D. I. / Comment expliquez-vous cette passion pour l’IA en imagerie ?

N. L. / Les innovations en intelligence artificielle se répercutent très vite sur l’imagerie médicale : il est facile par exemple d’imaginer que les techniques de reconnaissance faciale puissent être utilisées pour interpréter un scanner, et de lancer des recherches en ce sens. Les radiologues ont aussi été stimulés par des déclarations comme celles de Laurent Alexandre 1, qui annonçait leur remplacement par l’IA dans les 10 ans. Au début, ça nous a énerv

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

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Une étude multicentrique publiée dans European Radiology montre qu’un modèle de deep learning combinant nnU-Net et ConvNeXt-tiny permet d’évaluer avec précision l’invasion musculaire dans le cancer de la vessie à partir d’IRM, avec des performances élevées et stables.

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Une étude pilote a évalué un outil d’IA (BoneView) capable de détecter les fractures liées à la maltraitance chez des enfants de moins de 5 ans, montrant une légère amélioration de sa précision après un premier réentraînement. Ces résultats préliminaires suggèrent qu’un entraînement supplémentaire pourrait permettre d’atteindre des performances cliniquement utiles et renforcer l’aide au diagnostic dans ce contexte.

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Une étude prospective comparant la radiographie conventionnelle à une reconstruction avancée 3D montre que cette dernière détecte toutes les fractures des membres avec une sensibilité de 100 %, contre 46,7 % pour la méthode classique, tout en conservant une excellente spécificité et qualité d’image. Son utilisation aux urgences pourrait améliorer la précision diagnostique, réduire les examens complémentaires et accélérer la prise en charge des patients.
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Les images monoénergétiques virtuelles, combinées à des algorithmes de réduction des artefacts métalliques créées à partir de scanners à comptage photonique (PCCT), permettent une excellente visualisation des anévrismes intracrâniens préalablement traités et des vaisseaux adjacents, indique une étude. L’extension de ces résultats à des applications cliniques préliminaires chez l’humain s’avère également possible.
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