ECR 2022

Quelle place pour l’IA dans l’imagerie thoracique des enfants ?

Les applications d'IA se multiplient en imagerie thoracique mais très peu se destinent aux enfants. Une session du Congrès européen de radiologie 2022 s'est intéressée à ce phénomène et aux potentielles applications de l'IA en imagerie thoracique pédiatrique.

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Le 03/03/22 à 8:00, mise à jour hier à 15:15 Lecture 3 min.

Selon Steven Schalekamp, les principaux défis en radiopédiatrie restent le manque de données disponibles et de recherches cliniques. capture d'écran ECR 2022

La radiopédiatrie reste peu explorée par les concepteurs de solutions d’intelligence artificielle (IA). Steven Schalekamp, radiologue à l’hôpital universitaire Radboud à Nijmegen (Pays-Bas) s’est intéressé aux applications émergentes de l’IA en imagerie thoracique pédiatrique. Il a fait part de ses observations lors d’une session du Congrès européen de radiologie (ECR), mercredi 2 mars.

57 logiciels pour l'imagerie thoracique

L’imagerie thoracique est, avec la neuroradiologie, la surspécialité d’imagerie où les logiciels d’IA marqués CE sont les plus nombreux, selon le site AI for Radiology. « Sur 191 produits d’IA marqués CE pour l’imagerie médicale, 57 concernent l’imagerie thoracique et sont commercialisés par 28 vendeurs. Environ 50 % de ces logiciels sont destinés à la radiographie. Aucun n’est spécifiquement conçu pour les enfants », remarque Steven Schalekamp.
En radiographie thoracique, les logiciels d’IA sont principalement conçus pour la détection du pneumothorax, des nodules pu

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Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

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Bibliographie

  1. Mahomed N., van Ginneken B., Philipsen R. H. H. M. et coll., « Computer-aided diagnosis for World Health Organization-defined chest radiograph primary-endpoint pneuonia in children », Pediatric Radiology, 2020, vol. 50, p. 482-491. DOI : 10.1007/s00247-019-04593-0.
  2. Chen Y., Robert C. S., Ou W. et coll., « Deep learning for classification of pediatric chest radiographs by who standardized methodology », PLOS One, juin 2021. DOI : 10.1371/journal.pone.0253239.

Spécialité médicale

Pneumologie Pédiatrie

Modalité d’imagerie

Radiologie conventionnelle Scanner

Mots-clés

ECR 2022 intelligence artificielle radiopédiatrie

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