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 aujourd'hui à 14:11 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.

Spécialité médicale

Pédiatrie Pneumologie

Modalité d’imagerie

Scanner Radiologie conventionnelle

Mots-clés

ECR 2022 intelligence artificielle radiopédiatrie

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

10 Fév

16:00

L'arrêté du 4 février 2026 fixe le contenu et les modalités des appels à candidature pour l'expérimentation du retraitement de certains dispositifs médicaux à usage unique, notamment certains types de cathéters.

14:11

Les modèles de comptes rendus structurés IRM spécifiques à l'endométriose amélioreraient considérablement l'exhaustivité de la documentation par rapport aux modèles généraux et au texte libre (étude).

7:12

Des chercheurs ont développé et validé un modèle pronostique combinant des caractéristiques IRM préthérapeutiques et des données cliniques chez des patients atteints de carcinome hépatocellulaire traités par une chimioembolisation transartérielle, chimiothérapie par perfusion artérielle hépatique et immunothérapie ciblée. Le modèle de synergie imagerie fonctionnelle-fonction hépatique démontre une précision pronostique supérieure à celle des paramètres conventionnels de charge tumorale chez les patients atteints de carcinome hépatocellulaire recevant une thérapie quadruple. De plus, le système de notation à 10 points dérivé permet une stratification des risques cliniquement exploitables. (Étude)  

7:00

09 Fév

16:06

Chez les participantes de l'essai canadien Tomosynthesis Mammographic Imaging Screening Trial âgées de 40 à 44 ans et de plus de 75 ans, le dépistage du cancer du sein par tomosynthèse a donné des performances plus favorables que le dépistage par mammographie. Étude.

14:02

Planmed annonce le marquage CE et la commercialisation de XFI®, son scanner cone-beam (CBCT) pour l'imagerie corps entier en charge. La certification concerne l'imagerie des extrémités, de la tête et du cou, précise un communiqué.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR