Aide au diagnostic

Un algorithme fait le tri dans les radiographies des urgences

Le logiciel Milvue est capable de trier les examens réalisés en radiologie d’urgence pour sept pathologies courantes. Cet outil développé par une start-up française doit permettre d’accélérer le flux de travail.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 29/05/19 à 15:00, mise à jour hier à 15:14 Lecture 1 min.

Le système classe les radiographies en trois catégories : normal, anormal ou douteux (photo d'illustration). D. R.

Parmi les innovations présentées au salon HIT de la Paris Healthcare Week, du 21 au 23 mai, l’algorithme de la société Milvue propose de trier les examens de radiographie d’urgence. À l’origine du projet : le radiologue parisien Alexandre Parpaleix, épaulé par trois ingénieurs polytechniciens.

Sept pathologies

« Ce produit propose une aide au diagnostic afin d’accélérer la prise en charge du patient, explique Malo Huard codirigeant de la société Milvue. Le système cible sept pathologies - épanchement pleural, fracture, ligne graisseuse du coude, luxation, nodule, opacité pulmonaire, pneumothorax – qui représentent plus de 95 % des pathologies rencontrées aux urgences en radiologie. »

Des examens classés par catégories

Le logiciel comprend deux interfaces : une pour les urgentistes, l’autre pour les radiologues. « Lorsqu’une radio est réalisée, un urgentiste la revoit en premier avec l’aide au diagnostic, décrit Malo Huard. L’algorithme prévoit trois catégories : normal, anormal ou douteux.

Il vous reste 51% 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

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Docteur Imago

22 Oct

11:30

L'IRM mammaire à contraste dynamique virtuel (vDCE) générée par deep learning sans injection de gadolinium possède une précision diagnostique comparable à celle de l’IRM conventionnelle, mais une sensibilité légèrement inférieure, selon une étude publiée dans European Radiology 

7:30

Les radiologues et les grands modèles de langage présentent des profils d’erreur complémentaires dans la détection des radiographies thoraciques générées par l’IA, selon une étude publiée dans le Journal of Imaging Informatics in Medicine.

14:00

La reconstruction par super résolution basée sur des images IRM de la phase hépatobiliaire permettrait d'améliorer la prédiction de l'invasion microvasculaire, un facteur de récidive postopératoire élevé chez les patients atteints de carcinome hépatocellulaire.(étude).

7:38

SimBioSys, une société de médecine de précision axée sur l’IA, obtient l'autorisation de la FDA pour TumorSight Risk, un outil d'intelligence artificielle pour évaluer le risque de récidive du cancer du sein par imagerie par résonance magnétique.

✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR