Points de vue

Comment utilisez-vous l’intelligence artificielle au quotidien ?

Les outils d'intelligence artificielle s'installent peu à peu en imagerie médicale. Recherche ou pratique clinique quotidienne, urgences ou dépistage, leurs usages se multiplient et les radiologues s'approprient leurs avantages sans ignorer leurs limites. Témoignages.

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Le 29/07/24 à 7:00 Lecture 5 min.

« Nous avons lancé plusieurs projets de recherche »

Guillaume Baudin,

Radiologue au CLCC Antoine-Lacassagne à Nice (06)

Nous n’utilisons pas encore de logiciel d’IA en pratique courante mais nous avons testé des solutions d’aide au diagnostic en mammographie et d’aide à la détection des embolies pulmonaires sur les scanners thoraciques. Nous avons lancé plusieurs projets de recherche, dont un sur les logiciels d’IA en sénologie. Nous souhaitons les tester sur du dépistage secondaire, c’est-à-dire chez des femmes qui ont un antécédent. Par définition, ces patientes sont plus à risque de développer un cancer que la population générale. Surtout, elles ont été opérées, ont des cicatrices, des zones « anormales », ce qui perturbe les systèmes d’intelligence artificielle.  Nous l’avons constaté avec les logiciels pour l’embolie pulmonaire : la présence de ganglions, de zones de condensation liées par exemple à la présence d’antécédents de chirurgie thoracique peut prendre en défaut les

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

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Mots-clés

intelligence artificielle Aide au diagnostic

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Dans le dossier

icon réservé aux abonnés L’intelligence artificielle dans le quotidien des radiologues

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Le fil Docteur Imago

18 Mar

7:26

L'embolisation transartérielle présente un taux de mortalité « acceptable » et un faible taux de complication, qui en font une alternative thérapeutique viable pour le traitement des hémorragies aiguës associées à un traumatisme contondant chez les patients pédiatriques, concluent des chercheurs chinois dans EJR.

7:00

17 Mar

16:22

Le [64Cu]Cu-NOTA-anti-EphA2-Mb serait un agent immuno-TEP prometteur pour identifier les patients susceptibles de bénéficier de traitements anticancéreux ciblés (étude).

14:14

Un modèle de deep learning améliorait considérablement la rapidité et la précision du diagnostic pour la détection des metastases cérébrales. Le temps de lecture a été réduit de 30,87 %, et la sensibilité est passée de 0,685 à 0,916 grâce à l'utilisation du modèle (étude).

7:30

L'angiomammographie montrerait une sensibilité et une précision élevées dans l'évaluation des asymétries mammographiques, ce qui en ferait un outil intéressant pour exclure les malignités, réduire le nombre de biopsies inutiles et optimiser les parcours de soins (étude).

7:00

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