Aide au diagnostic

Un système d’IA réduirait de moitié le temps de lecture des tomosynthèses mammaires

Une étude américaine met en lumière le potentiel d’une solution d’intelligence artificielle capable de réduire « considérablement » le temps de lecture des tomosynthèses mammaires tout en optimisant la détection des lésions malignes.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 17/09/19 à 11:00, mise à jour hier à 15:16 Lecture 3 min.

Des chercheurs américains ont comparé les performances de 24 radiologues sur la lecture de 260 examens de tomosynthèse avec et sans IA (photo d'illustration).. D. R.

Une équipe du département de radiologie de la faculté de médecine de l’université de Pennsylvanie, à Philadelphie (États-Unis) a évalué les capacités d’une solution à base d’intelligence artificielle pour la lecture de tomosynthèses mammaires. Les résultats de ses travaux sont parus le 31 juillet 2019 dans la revue Radiology [1].

Une solution basée sur un réseau de neurones convolutif

Les chercheurs ont comparé les performances de 24 radiologues sur la lecture de 260 examens de tomosynthèse avec et sans IA : « Les 24 radiologues avaient lu plus de 500 examens de tomosynthèse au cours des deux années précédentes, précisent-ils. 13 d’entre eux (54 %) étaient des radiologues spécialisés en sénologie, et 11 étaient des radiologues généralistes. » Le système utilisé dans le cadre de cette étude est le Powerlook Tomo Detection®, une solution d’IA basée sur un réseau de neurones convolutif, commercialisée par la société américaine iCad. La firme a par ailleurs financé l’étude.

260 examens lus av

Il vous reste 79% 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. Conant E. F., Toledane A. Y., Periaswami S. et coll., « Improving Accuracy and Efficiency with Concurrent Use of Artificial Intelligence for Digital Breast Tomosynthesis », Radiology : Artificial Intelligence, 31 juillet 2019, vol. 1, n° 4. DOI : 10.1148/ryai.2019180096.

Spécialité médicale

Oncologie Imagerie de la femme

Modalité d’imagerie

Mammographie

Mots-clés

intelligence artificielle tomosynthèse

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

16 Juil

7:45

Le repérage percutané guidé par réalité augmentée (RA), réalisé en une seule intervention, est aussi efficace que le guidage par scanner pour la résection de nodules pulmonaires suspects de cancer précoce, indique une étude.

7:00

15 Juil

16:00

Evolucare devient le premier éditeur référencé sur les deux volets du couloir Imagerie du Ségur avec son RIS Evolucare Imaging®, après le référencement Ségur de sa DRIMbox, annonce un communiqué de la société.

15:00

13:34

La consommation énergétique en IRM est principalement liée à l’utilisation des gradients, les séquences ep2D DWI et DTI étant les plus énergivores. Le choix de séquences moins consommatrices, dans un contexte clinique approprié, peut réduire la consommation d’énergie par séquence de 20 à 49 % (étude).

7:31

Une méta-analyse de 23 études démontre que la TEP-TDM au [18F]FDG et l’IRM pelvienne présentent une sensibilité comparable pour la détection des métastases ganglionnaires latérales dans le cancer du rectum. En revanche, la TEP-TDM au [18F]FDG peut aider à exclure les faux positifs, évitant ainsi les dissections latérales des ganglions lymphatiques et la morbidité associée.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR