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 aujourd'hui à 14:21 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.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

13 Mar

16:20

Un système d'IA a démontré une haute sensibilité pour détecter les pneumothorax importants sur les radiographies en décubitus dorsal, aidant ainsi à identifier les patients nécessitant un drainage pleural (étude).

13:59

Le score individualisé de récidive précoce basé sur l'IRM (MERIS) serait plus performant que les systèmes pronostiques basés sur l'analyse pathologique pour prédire le risque de récidive précoce après résection d'un CHC solitaire de 5 cm ou moins (étude).

7:30

12 Mar

16:00

La TEP-TDM au 18F-FDG est un outil diagnostique à haut rendement pour les fièvres d'origine inconnue, avec une performance optimale chez les patients présentant des marqueurs inflammatoires élevés, de la fièvre au moment de l’imagerie et une utilisation antérieure limitée d’antibiotiques, conclut une étude présentée dans JNM.  
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR