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.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 03/03/22 à 8:00, mise à jour hier à 15:11 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

Il vous reste 78% 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

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.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

18 Sep

16:20

Le rapport entre graisse viscérale et graisse sous-cutanée (VSR), calculé automatiquement à partir de la TDM, pourrait constituer un marqueur d’imagerie simple qui améliore l’évaluation du risque au-delà des variables cliniques et facilite l’identification des patients atteints de sepsis à haut risque, selon une étude.  

14:00

Dans une étude, des chercheurs mettent en place une méthode non invasive et reproductible de personnalisation des prothèses mammaires à partir d’IRM et d’outils open source, permettant une mesure volumétrique précise. Elle relie les volumes mammaires aux tailles commerciales de prothèses tout en préservant la confidentialité et en évitant l’exposition physique postopératoire.

7:24

Des chercheurs de l’UNC ont développé SORDINO, une nouvelle technique d’IRM fonctionnelle qui réduit fortement le bruit et les interférences pendant les examens. Cette technique produit des images cérébrales  plus précises et pourrait faciliter les recherches en neurosciences ainsi que les avancées en IRM humaine, indique un communiqué.
17 Sep

17:30

Une étude a développé un modèle d’intelligence artificielle capable de détecter le pneumothorax sur les radiographies thoraciques en décubitus des nouveau-nés, avec une excellente performance diagnostique.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR