Table ronde

La pertinence se conjugue au futur

Le 5 avril 2019, une table ronde organisée par Docteur Imago a débattu des différents leviers d’amélioration de la pertinence des actes dans le futur. Techniques, organisationnelles, ou réglementaires, les solutions auront besoin de l’implication de tous pour se développer.

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Le 12/04/19 à 7:00, mise à jour aujourd'hui à 15:08 Lecture 3 min.

« À l’hôpital, les services demandeurs doivent savoir à qui ils ont affaire. Dans les services où l’on ne se parle pas, tout se passe mal », témoigne Antoine Kirchner, interne à Paris et membre du bureau de l’Union nationale des internes en radiologie (UNIR). « Il faut faire l’effort de se parler. » © Carla Ferrand

Comment construire un avenir plus pertinent ? Vendredi 5 avril 2019, le premier rendez-vous de Docteur Imago s’est conclu par un débat sur les moyens de renforcer la pertinence des actes d’imagerie dans le futur. Dans cet objectif, la technique a son rôle à jouer. Pour Madeleine Cavet, radiologue et directrice médicale de l’entreprise la compagnie générale de téléradiologie (CGTR), il faut concevoir des outils capables d’exploiter les données que produisent les technologies numériques : « Elles nous fournissent des indicateurs. Il serait dommage de ne pas les prendre en compte ». « Les données existent dans les RIS, confirme Hervé Leclet, radiologue et dirigeant de la société de conseil Santopta. Cependant, il faut les extraire manuellement des logiciels car les éditeurs, pour des raisons de coûts, n’ont pas développé d’outil automatique. »

Faire communiquer les systèmes…

Un outil d’aide à la décision pourrait-il être utile aux demandeurs d’examens ? Oui, s’il est intégré à l’outil de tr

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint

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Mots-clés

pertinence avenir de la profession

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icon réservé aux abonnés Le radiologue face à la pertinence des examens d’imagerie médicale

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Selon les résultats publiés dans Radiology par une équipe de chercheurs de Cologne, en Allemagne, ChatGPT-4 montre des performances similaires à celles des radiologues pour détecter les erreurs courantes dans les comptes rendus d’imagerie.

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Soumis à des comptes rendus de mammographie, IRM et échographie de participantes au dépistage du cancer du sein, les grands modèles de langage : ChatGPT-4, ChatGPT-3.5 et Bard (Google), leur ont associé des catégories BI-RADS avec une concordance « modérée » par rapport à celle des radiologues spécialistes, mais aussi avec un taux élevé de discordances susceptibles d’affecter négativement la prise en charge clinique, conclut une autre étude parue dans Radiology.

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