Intelligence artificielle

Les algorithmes peuvent trier les radios du thorax mais avec certaines limites

La sélection par un logiciel d’intelligence artificielle des radiographies du thorax à traiter en priorité est faisable et permettrait de réduire la durée entre l’acquisition et l’interprétation des cas le plus urgents, selon deux études présentées à l’ECR 2021.

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Le 09/03/21 à 8:00, mise à jour aujourd'hui à 15:10 Lecture 3 min.

Développer ces solutions exige des dizaines, voire des centaines de milliers d’images, qui doivent être annotées pour l’entraînement, la validation et le test des algorithmes, indique Carlos F. Muñoz-Núñez. D. R. - Photo d'illustration

Une session du Congrès européen de radiologie 2021 s’est intéressée à l’impact de l’intelligence artificielle sur la pratique clinique. Parmi les intervenants, Carlos F. Muñoz-Núñez, radiologue au service d’imagerie de l’hôpital universitaire et polytechnique La Fe, à Valence (Espagne), a évoqué les apports et les limites des logiciels de « triage » des radiographies du thorax.

« Le modèle FIFO reste le plus courant »

L’augmentation de la demande en imagerie et la pénurie de radiologues ralentit l’interprétation des examens, et peut compromettre la sécurité des patients, expose-t-il en introduction. Il est donc nécessaire de sélectionner les dossiers à traiter en priorité, pour améliorer la prise en charge et le workflow. « Or, le schéma le plus courant reste le modèle FIFO, pour « first in – first out », « premier arrivé, premier sorti », souligne l’intervenant.

« Faisable » avec des résultats « acceptables »

Plusieurs travaux de recherche ont évalué l’efficacité d’algorithmes d’intellige

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

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18 Avr

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RECIST 1.1 reste la norme pour évaluer la réponse tumorale, notamment pour les métastases hépatiques après traitement systémique. Les modifications au scanner et en IRM suggérant une nécrose, une fibrose, des calcifications et une hémorragie, peuvent être utilisées comme indicateurs supplémentaires de la réponse tumorale.

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