JFR de printemps

Quelle place pour l’IA dans le dépistage des cancers ?

Sur le terrain de la cancérologie, l’Intelligence artificielle laisse entrevoir des perspectives intéressantes… à condition d’utiliser les datas à bon escient et de façon exhaustive. Lors de la journée JFR de printemps, cet apport potentiel de l’IA pour le développement de l’imagerie préventive a été largement discuté, notamment dans le cadre du dépistage du cancer du sein et du poumon.

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Le 25/06/19 à 7:00, mise à jour aujourd'hui à 15:18 Lecture 5 min.

Isabelle Thomassin-Naggara et Gilbert Ferretti ont évoqué le déploiement de l'IA sur le terrain de la cancerologie. © C. F.

Mardi 4 juin 2019, la première édition des Journées francophones de radiologie de printemps, consacrée à l’intelligence artificielle, a lancé une réflexion sur l’imagerie préventive. En ouverture de la session, Isabelle Thomassin-Naggara, radiologue à l’hôpital Tenon – Assistance publique-Hôpitaux de Paris et secrétaire générale du Collège des enseignants en radiologie de France (CERF), a rappelé que l’IA est un outil déjà bien connu des radiologues dans sa forme « primitive » : « Pour le dépistage du cancer du sein, nous utilisons des CAD depuis 30 ans. Ce qui a changé, dans le domaine de l’IA appliquée à l’imagerie mammaire, c’est l’essor de l’apprentissage machine et de l’apprentissage profond, ainsi que l’augmentation du nombre de publications dans la littérature. »

Il faut beaucoup de données pour le cancer du sein

En radiologie, l’apprentissage profond trouve ses applications dans la caractérisation lésionnelle, la segmentation d’images, le triage et la hiérarchisation des cas, ou

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Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

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11 Juin

16:00

L’ASNR a été informée d’une erreur de radiothérapie, classée au niveau 2 de l’échelle ASN-SFRO, survenue en mars 2026 au CHU de Saint-Étienne (42). Une dose de 9 Gy destinée à une vertèbre atteinte d’une métastase a été administrée par erreur à la vertèbre voisine saine en raison d’un mauvais positionnement du patient.

13:00

Des modèles d’intelligence artificielle évalués pour la classification de la malignité des nodules pulmonaires au scanner thoracique ont montré une sensibilité élevée (88 %) mais une spécificité modérée (75 %), soutenant un rôle potentiel dans les stratégies d’exclusion d'un cancer pulmonaire étude).

9:30

Selon une étude publiée dans The Journal of Nuclear Medicine, un nouveau système de TEP-TDM à champ de vision à long axe (LAFOV), utilisant des détecteurs de 30 mm au germanate de bismuth (BGO) avec des photomultiplicateurs au silicium offre une qualité d’image supérieure à la TEP-TDM à champ de vision court-axial (SAFOV) malgré des réductions marquées du temps d’acquisition, avec des caractéristiques de bruit comparables sur plusieurs radiopharmaceutiques.
10 Juin

16:00

La TEP-TDM à grand champ de vue axial (LAFOV) offrirait une qualité d'image supérieure à celle de la TEP-TDM conventionnelle (SAFOV), malgré une réduction significative du temps d'acquisition, avec des caractéristiques de bruit comparables pour plusieurs produits radiopharmaceutiques (étude).
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