Vidéo

Des pistes pour l’avenir de la pertinence

Vidéo Le 5 avril 2019, lors d'une table ronde du premier Rendez-vous de Docteur Imago, quatre intervenants ont partagé leurs expériences et proposé des solutions pour améliorer la pertinence en imagerie médicale à l’avenir. Parmi les pistes évoquées : l'évaluation des données et des pratiques, la collaboration pluridisciplinaire, ou encore la formation des internes.

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Le 22/07/19 à 15:00, mise à jour aujourd'hui à 15:17

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Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

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Le fil Docteur Imago

07 Août

16:00

Pour la détection du cancer du sein, les performances diagnostiques des protocoles d'IRM abrégée par rapport à l'IRM standard varient selon le protocole et le contexte clinique. La technique FAST conserve une sensibilité élevée, tandis que la combinaison FAST + ultrafast + T2W offre une spécificité supérieure dans un contexte diagnostique (étude).

14:30

72 % des patientes préfèreraient l'angiomammographie à l'IRM mammaire lorsque les performances diagnostiques sont comparables. Cette préférence est liée à une sensation de claustrophobie moindre, à une durée d'examen plus courte et à un niveau d'anxiété plus faible (étude).

7:10

La Société nord-américaine de radiologie (RSNA) annonce le lancement de son challenge IA pour l'imagerie du genou. Les modèles développés seront évalués sur leur capacité à détecter et à classer avec précision les anomalies du genou visibles à l'IRM. Les gagnants seront annoncés au prochain congrès de la RSNA qui se tiendra du 29 novembre au 3 décembre.

7:00

Aux États-Unis

Un système robotique endovasculaire pour des procédures à distance

Actualité / Produits

06 Août

16:00

L'arrêté du 4 août 2026 fixant le nombre d'étudiants de troisième cycle des études de médecine susceptibles d'être affectés, par spécialité et par subdivision territoriale au titre de l'année universitaire 2026-2027 a été publié au Journal Officiel. Pour la radiologie, le nombre d'internes est fixé à 266, et pour la médecine nucléaire à 44.

13:44

Des grands modèles de langage (LLM) seraient capables de générer, à partir des notes cliniques, des indications pertinentes en radiologie qui seraient plus complètes et plus factuelles que les indications émises par des cliniciens (étude).