Internat

« L’intelligence artificielle est sur toutes les lèvres dès qu’on parle de radiologie »

Alexandre Nérot est interne de radiologie à Grenoble. Très investi dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA), il s’applique à tordre le cou aux idées reçues et à faire passer le message aux futures générations de médecins.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 13/10/20 à 7:00, mise à jour aujourd'hui à 15:14 Lecture 3 min.

Interne en radiologie à Grenoble, Alexandre Nérot a fait de l'IA le pivot de ses travaux de thèse. D. R.

Docteur Imago / Quelle est votre vision de l’IA en tant qu’interne de radiologie ?

Alexandre Nérot / J’ai un côté un peu technophile et geek qui fait que je ressens un attrait pour l’IA. C’est une technologie que j’ai choisi de prendre à bras le corps. Quand j’ai débuté  l’internat de radiologie en 2016, on commençait à peine à parler de l’IA. Cette même année, Geoffrey Hinton avait dit lors d’une conférence que d’ici cinq ans, le deep learning ferait mieux que les radiologues​. Quand on part sur cinq ans d'études et un projet de carrière, ce genre de phrase ne laisse pas indifférent. Donc on a tendance à au moins se poser la question et à s’intéresser au sujet.  Je pense évidemment que l’IA ne remplacera pas les radiologues, tout comme les systèmes de pilotage automatique n’ont pas fait disparaître les pilotes d’avions.

D. I./ Avez-vous été confronté à des remarques ou des questions qui vous ont fait douter de votre choix ?

A. N. / Lorsque j’ai commencé mon internat, quand je parlais de

Il vous reste 81% de l’article à lire

Docteur Imago réserve cet article à ses abonnés

S'abonner à l'édition
  • Tous les contenus « abonnés » en illimité
  • Le journal numérique en avant-première
  • Newsletters exclusives, club abonnés

Abonnez-vous !

Docteur Imago en illimité sur desktop, tablette, smartphone, une offre 100% numérique

Offre mensuelle 100 % numérique

23 €

par mois

S’abonner à Docteur Imago

Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

Voir la fiche de l’auteur

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

17 Juil

16:00

Des chercheurs nord-américains ont adapté un modèle d'apprentissage profond pour la segmentation de la composition corporelle (muscle, os, graisse) à partir des images scanner volumétriques allant des vertèbres L2 à L4. La méthode s'est montrée plus précise que la technique standard, basée sur une seule coupe axiale en L3, se félicitent-ils dans EJR.

13:30

La TEP-TDM au meta-[18F] fluorobenzylguanidine ([18F]-mFBG) pourrait constituer une alternative plus efficace à la TEMP-TDM au [123I]-metaiodobenzylguanidine (MIBG) pour la stadification et l'évaluation de la réponse tumorale des neuroblastomes, conclut une étude présentée dans Pediatric Radiology.

7:42

GE Healthcare et la Mayo Clinic à Rochester (Minnesota) annoncent leur coopération autour d'un essai sur le traitement du cancer de la prostate par radioligands. L'étude MI-BET évaluera si l'utilisation de marqueurs biologiques et d'imagerie permet de mieux personnaliser les traitements, par exemple en espaçant les séances.
16 Juil

16:59

Une étude rétrospective compare les biopsies mammaires guidées par tomosynthèse et par échographie pour les lésions mammaires non calcifiées, en évaluant leurs caractéristiques et leurs performances diagnostiques. Les résultats montrent que l'échographie présente une meilleure valeur prédictive positive et que la tomosynthèse reste une alternative pertinente lorsque la lésion n'a pas de corrélat échographique définitif.

13:46

En angioscanner de la tête et du cou, associer une technologie de reconstruction d'image par apprentissage profond à une acquisition de basse énergie (80 kVp) permet de diminuer les doses de radiation (-36 %) et de produit de contraste (-26%) en améliorant la qualité d'image par rapport au protocole standard (100 kVp et reconstruction itérative), conclut un article dans EJR.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR