Le 12/06/25 à 16:00
Une approche basée sur l’IA améliore la détection des lésions mammaires incidentes significatives sur les scanners thoraciques, indique une
étude. Malgré une hausse des faux positifs, le tri automatisé a permis de réduire de 97,3 % les examens à relire par rapport à une approche hypothétique de double lecture complète.
Le 12/06/25 à 13:30
Une
étude publiée dans Radiology a démontré que le triage par intelligence artificielle basée sur l'image permettrait d'adapter en temps réel les protocoles d'IRM mammaire. Cette technique a permis de réduire les temps de balayage simulés tout en maintenant les performances de diagnostic.
Le 12/06/25 à 7:30
Les radiologues qui n’ont pas trouvé d’anomalie sont considérés comme plus coupables lorsqu’ils ont utilisé un système d’IA qui a détecté l’anomalie,
indique une étude. Toutefois, fournir des données sur les erreurs possibles de l’IA réduit cette perception de culpabilité.