Intelligence artificielle

Les algorithmes peuvent trier les radios du thorax mais avec certaines limites

La sélection par un logiciel d’intelligence artificielle des radiographies du thorax à traiter en priorité est faisable et permettrait de réduire la durée entre l’acquisition et l’interprétation des cas le plus urgents, selon deux études présentées à l’ECR 2021.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 09/03/21 à 8:00, mise à jour aujourd'hui à 14:14 Lecture 3 min.

Développer ces solutions exige des dizaines, voire des centaines de milliers d’images, qui doivent être annotées pour l’entraînement, la validation et le test des algorithmes, indique Carlos F. Muñoz-Núñez. D. R. - Photo d'illustration

Une session du Congrès européen de radiologie 2021 s’est intéressée à l’impact de l’intelligence artificielle sur la pratique clinique. Parmi les intervenants, Carlos F. Muñoz-Núñez, radiologue au service d’imagerie de l’hôpital universitaire et polytechnique La Fe, à Valence (Espagne), a évoqué les apports et les limites des logiciels de « triage » des radiographies du thorax.

« Le modèle FIFO reste le plus courant »

L’augmentation de la demande en imagerie et la pénurie de radiologues ralentit l’interprétation des examens, et peut compromettre la sécurité des patients, expose-t-il en introduction. Il est donc nécessaire de sélectionner les dossiers à traiter en priorité, pour améliorer la prise en charge et le workflow. « Or, le schéma le plus courant reste le modèle FIFO, pour « first in – first out », « premier arrivé, premier sorti », souligne l’intervenant.

« Faisable » avec des résultats « acceptables »

Plusieurs travaux de recherche ont évalué l’efficacité d’algorithmes d’intellige

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

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Docteur Imago

02 Mar

16:47

14:47

Les modèles d'apprentissage machine, notamment ceux qui intègrent des caractéristiques radiomiques et des données cliniques, montrent de bonnes performances pour prédire les résultats des traitements des fibromes utérins par imagerie interventionnelle, conclut une méta-analyse présentée dans European Journal of Radiology.

7:30

Une équipe étasunienne et canadienne a développé une méthode de rendu volumique pour visualiser les structures myocardiques et le flux sanguin à partir d'examens d'IRM en 3D, cine 4D et flux cardiaque 4D qui peut améliorer la compréhension du dysfonctionnement des valves et soutenir la planification procédurale. Étude.
27 Fév

17:51

Une revue systématique et méta-analyse a évalué la performance de l'IA pour la détection des épanchements du coude en radiographie. Les résultats montrent une sensibilité et une spécificité élevées et comparables entre l’IA et les médecins, sans différence significative.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR