Exposition technique

Les échos de l’intelligence artificielle à Chicago

Plus d’une centaine de sociétés ont installé leur stand sur le village de l’intelligence artificielle du congrès 2022 de la Société nord-américaine de radiologie. Certaines – et notamment des françaises – ont présenté de nouveaux produits, ou des résultats d’essais cliniques.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 22/12/22 à 8:00, mise à jour hier à 15:09 Lecture 2 min.

Plus d’une centaine de sociétés ont installé leur stand sur le village de l’intelligence artificielle du congrès 2022 de la Société nord-américaine de radiologie. © Carla Ferrand

Lunit fournit des preuves

L’entreprise sud-coréenne Lunit, qui développe notamment des solutions d’aide au diagnostic en radiographie thoracique et en mammographie, a présenté pendant le congrès les résultats d’une étude prospective en population sur les performances de sa solution d’IA Lunit INSIGHT MMG comme « potentielle remplaçante de radiologues seconds lecteurs ». Dans cet essai conduit par Fredrik Strand, du Karolinska Institutet, et incluant 55 579 patientes, l’IA utilisée en combinaison avec un radiologue a détecté davantage de cancers qu’une double lecture par deux radiologues (4,1 / 1 000 vs 4,3 / 1 000). Utilisée seule, elle a atteint des performances de détection non-inférieures à celles d’un duo de radiologues. Elle a aussi montré un taux de rappel inférieur, que ce soit seule ou en appui d’un unique radiologue. Pour Fredrik Strand, qui s’exprime dans un communiqué de Lunit, « Cette étude jette les bases de l'adoption généralisée de l'IA dans le dépistage du cancer du sein

Il vous reste 71% 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. Guermazi A., Tannoury C., Kompel A. J. et coll ., « Improving radiographic fracture recognition performance and efficiency using artificial intelligence », Radiology, décembre 2021, vol. 302, n° 3, p. 627-636. DOI : https://doi.org/10.1148/radiol.210937

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

20 Oct

16:30

Un modèle de deep learning peut estimer l’âge chronologique des enfants à partir de radiographies du bassin, avec une erreur absolue moyenne inférieure à 0,6 an, selon une étude.

14:05

La pose d'un filtre de veine cave inférieure est faisable chez les patients pédiatriques, conclut une étude rétrospective sur 242 cas, qui enregistre un taux de réussite de 99,1 %, ainsi qu'un taux élevé de retraits.

7:30

La biopsie guidée par mammographie avec contraste (CEM) serait une technique efficace pour explorer les lésions mammaires suspectes rehaussées. Dans une étude, 28,3 % des biopsies ont révélé une malignité, sans prédicteur statistiquement significatif identifié.
19 Oct

16:46

Le score Node-RADS basé sur le scanner montre des performances stables et « satisfaisantes » pour identifier la présence de métastases ganglionnaires chez des patients atteints de cancer rectal non encore traité, conclut une étude rétrospective présentée dans European Journal of radiology.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR