JFR de printemps

Comment l’intelligence artificielle peut accompagner le radiologue aux urgences

Pour les intervenants des JFR de printemps, l’intelligence artificielle pourrait aider les radiologues à améliorer l’organisation de l’activité diagnostique et interventionnelle aux urgences en gérant les flux de patients ou en apportant une aide au diagnostic.

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Le 16/07/19 à 7:00, mise à jour hier à 15:16 Lecture 3 min.

Les JFR de Printemps le 4 juin à Nîmes furent l'occasion d'entamer une réflexion sur l’apport de l’IA en radiologie d’urgence. © C. F.

L’intelligence artificielle (IA) peut-elle répondre aux enjeux de la radiologie d’urgence ? Oui, en tout cas en partie, selon Jean-Yves Gauvrit, neuroradiologue au CHU de Rennes (35). Ce spécialiste, par ailleurs membre du directoire de DRIM France IA, le projet d’écosystème français d’IA, a exposé son point de vue le 4 juin 2019, lors des Journées francophones de radiologie (JFR) de printemps, organisées par la Société française de radiologie à Nîmes.

Un flux non régulé

La radiologie d’urgence est une discipline de plus en plus spécialisée et complexe a-t-il rappelé en préambule : « Elle doit être à la fois rapide, sûre, de grande qualité et accessible 24 heures sur 24. On demande aux personnels d’être multicompétents et multitâches. » La particularité, et principale difficulté, de l’activité des urgences est qu’elle est, par définition, un flux non régulé. « C’est un point majeur : comment peut-on maîtriser au mieux ce flux non régulé ? »

« L’interventionnel demande une bonne organisati

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Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

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