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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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.
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).
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