Éclairage

Pourquoi et comment la financiarisation s’enracine-t-elle en radiologie ?

Fragilités démographiques, difficultés de succession, tarifications en berne… La financiarisation de la radiologie se nourrit-elle de facteurs conjoncturels défavorables ? Malgré les entraves et les pressions, la spécialité garde une aura de profitabilité, et constitue un investissement sûr pour les financiers.

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Le 27/10/22 à 7:00, mise à jour le 02/10/23 à 14:23 Lecture 5 min.
Photo prétexte, signature de contrat. Image par aymane jdidi de Pixabay

Alors que le phénomène de la financiarisation de la radiologie prend de l’ampleur, les questions émergent sur les raisons de cette avancée (photo d'illustration). D. R.

Pourquoi l’imagerie médicale est-elle convoitée par les financiers ? Quelles caractéristiques la rendent attractive pour leurs opérations ? Le contexte actuel leur est-il favorable ? Jean-Philippe Masson, président de la Fédération nationale des médecins radiologues (FNMR), assure avoir senti arriver la vague de la financiarisation, qu’il décrit comme « une menace » : « Certains financiers se présentent au départ comme des centrales d’achat. Ils disent qu’ils vont aider à investir dans les cabinets d’imagerie, ce qui est un faux argument car aucun radiologue n’a de problème pour investir. Ils font beaucoup de promesses pour inciter les radiologues à tomber dans leurs filets, constate-t-il. Ils se sont offert la biologie médicale - en la massacrant un peu au passage - et maintenant ils se disent qu’ils pourraient faire pareil avec la radiologie qui est une spécialité dont on aura toujours besoin. »

Crise démographique…

Selon lui, les financiers pénètrent le marché de la radiologie par les

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Auteurs

Carla Ferrand

Mots-clés

financiarisation

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icon réservé aux abonnés Les financiers placent leurs pions

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06 Mai

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Une étude a relevé des « différences significatives » de résultats entre deux solutions commerciales d'IA pour le calcul automatique des volumes du noyau et de la pénombre ischémique chez des patients atteints d'AVC (Viz.ai et RAPID.AI). Les chercheurs n'ont toutefois pas constaté de différence entre les deux logiciels dans l'évaluation de l'éligibilité à la thrombectomie selon les critères DEFUSE-3.

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Des chercheurs de l'Ohio (États-Unis) ont développé et validé des modèles d'apprentissage profond pour la segmentation automatique du foie, de la rate et du pancréas sur examens des scanner pédiatrique. Les modèles de transfer learning entraînés à l'aide de bases de données publiques hétérogènes et affinés à l'aide de données institutionnelles ont donné les meilleurs résultats, écrivent-ils dans AJR.

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Pour la recherche d'embolie pulmonaire aiguë, le scanner à comptage photonique permet d'examiner les patients avec les avantages de l'imagerie spectrale, y compris une imagerie morphologique de haute qualité et la perfusion pulmonaire pour tous les patients, tout en réduisant la dose de rayonnement de près de 50 % par rapport au détecteur à intégration d'énergie, selon une étude réalisée au CHU de Lille par l'équipe de Martine Rémy-Jardin. Lire notre article sur ce sujet.

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