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.

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Le 09/03/21 à 8:00, mise à jour hier à 15:11 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

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

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