Apprentissage profond

Une IA de Google trie les radios thoraciques pour améliorer le flux de travail

Des chercheurs de Google Health ont entraîné et testé un système d’apprentissage profond capable de trier les examens de radiographie thoracique qui présentent des anomalies. Évalué dans le cadre d’une simulation de flux de travail, il a permis de réduire de 7 à 28 % le temps de prise en charge des cas anormaux.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 29/09/21 à 16:00, mise à jour hier à 15:12 Lecture 3 min.

Le système de deep learning a été entraîné et réglé à l’aide d’une base de données de 248 445 patients d’un réseau de 5 groupes d’hôpitaux en Inde. © Nabulsi Z. et coll.

Les systèmes d’intelligence artificielle conçus pour analyser les radiographies thoraciques sont déjà nombreux. Pour la plupart, ils se concentrent sur la détection d’anomalies ou de pathologies spécifiques : pneumonies, épanchements pleuraux, etc. Pour Zaid Nabulsi et ses confrères de Google Health, la branche santé du géant de l’informatique, cette approche a le défaut de limiter leur utilité pour un centre ou un service de radiologie qui voudrait une assistance pour « prioriser » les patients et améliorer son flux de travail. Un algorithme conçu pour détecter une pathologie peut en effet passer à côté d’une autre et il est irréaliste d’imaginer agréger des systèmes multiples qui détecteraient chacun une ou plusieurs pathologies séparées, écrivent-ils dans la revue Scientific Reports [1].

Différencier les radios « normales » et « anormales »

Les chercheurs de la firme californienne ont donc opté pour une autre démarche, et développé un algorithme d’apprentissage profond capable de diff

Il vous reste 76% 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

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Nabulsi Z., Sellergren A., Jamshy S. et coll., « Deep learning for distinguishing normal versus abnormal chest radiographs and generalization to two unseen diseases tuberculosis and COVID-19 », Scientific Reports, septembre 2021, vol. 11, n° 15553. DOI : https://doi.org/10.1038/s41598-021-93967-2.

Spécialité médicale

Pneumologie Urgence

Modalité d’imagerie

Radiologie conventionnelle

Mots-clés

intelligence artificielle

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

30 Juin

15:48

Les récepteurs de la somatostatine (SSRT) pourraient être une cible prometteurs chez une petite proportion de patientes atteintes d'un cancer avancé du sein ER positif, conclut une étude qui a évalué un radiopharmaceutique agoniste ([68Ga]Ga-DOTATOC) et un antagoniste ([68Ga]Ga-SSO120) de ces récepteurs.

15:00

12:48

Intégrer l'IRM cardiaque dans le modèle PREVENT de calcul des risques d'événements cardiovasculaires permet d'améliorer la prédiction de ces risques et met en lumière des différences hommes/femmes, conclut une étude publiée dans Radiology.

7:48

Les modifications visuelles et quantitatives apparaissant sur un examen de TEP au [18F]FDG d'étape réalisé après le troisième cycle d'une thérapie au [177Lu]Lu-PSMA sont associées à la survie sans progression chez des patients atteints de cancer de la prostate métastatique résistant à la castration. Étude.

7:00

29 Juin

15:48

La superbe imagerie microvasculaire (superb microvascular imaging), nouvelle technique d'échographie doppler, s'est montrée prometteuse pour évaluer la complétude et les résultats cliniques d'une ablation par micro-ondes chez des patients atteints d'une hyperparathyroïdie primaire, dans une étude prospective décrite dans European Journal of Radiology.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR