JFR 2019

Les étudiants strasbourgeois connaissent mal la radiologie interventionnelle

Un sondage mené à Strasbourg auprès de 700 étudiants en médecine montre qu’ils sont peu formés et familiarisés à la radiologie interventionnelle avant l’internat.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 07/11/19 à 16:00, mise à jour hier à 15:17 Lecture 1 min.

Sarah Dbouk a participé à la diffusion d’un questionnaire auprès de 3100 étudiants, dont 700 ont répondu. © S. B.

Étudiante en 5e année de médecine à l’université de Strasbourg, Sarah Dbouk a participé à la diffusion d’un questionnaire portant sur l’intelligence artificielle et la radiologie interventionnelle auprès de ses pairs. Sur plus de 3 100 exemplaires distribués, elle a reçu la réponse d’environ 700 étudiants, de la première à la sixième année de médecine. Elle a présenté les résultats lors des Journées francophones de radiologie 2019.

Pas peur de l’IA

À la question « l’intelligence artificielle est-elle une menace pour la radiologie ? », ils répondent « Non » à près de 70 %. Une grande majorité estime que l’IA sera de plus en plus présente à l’avenir.

Manque de cours

Pour la radiologie interventionnelle, les résultats sont plus contrastés. Si la spécialité est connue de nom, elle n’est en revanche pas vraiment étudiée avant l’internat. Près de 70 % des répondants disent en effet n’avoir pas eu de cours « spécifiquement dédié » au sujet. 86 % plébiscitent l’idée d’en avoir davantage.

Peu de voc

Il vous reste 38% 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

Sihem Boultif

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

10 Avr

15:32

Un modèle d’IA à apprentissage profond montre un potentiel en tant qu’outil de dépistage opportuniste de la santé osseuse chez les enfants, selon une étude publiée dans Radiology.

13:14

Les événements de sécurité des patients en radiologie représentent une faible proportion des incidents (3,2 %), mais révèlent des vulnérabilités importantes, notamment chez les enfants et les personnes âgées, avec un risque élevé lié aux médicaments et aux produits de contraste, selon une étude publiée dans Current Problems in Diagnostic Radiology

7:13

Les patientes atteintes d’un cancer du sein qui développent un dysfonctionnement cardiaque lors d’une chimiothérapie néoadjuvante subissent également une perte de tissu cérébral significativement plus importante que celles dont la fonction cardiaque reste stable, selon une étude publiée dans Academic Radiology.
09 Avr

16:21

Une étude multicentrique publiée dans European Radiology montre qu’un modèle de deep learning combinant nnU-Net et ConvNeXt-tiny permet d’évaluer avec précision l’invasion musculaire dans le cancer de la vessie à partir d’IRM, avec des performances élevées et stables.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR