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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13 Juil

17:51

Des modèles d’apprentissage profond ont montré des performances diagnostiques comparables ou meilleures que celles des médecins expérimentés pour la détection du cancer du pancréas sur des examens de scanner, rapporte une étude présentée dans Radiology.

13:00

Trois systèmes de détection assistée par ordinateur (AI-CAO) basés sur l’IA ont démontré leur potentiel à détecter les signes précoces du cancer du sein jusqu’à 6 ans avant le diagnostic sur des examens de mammographie provenant d’une grande population de dépistage en Suède (communiqué).

8:30

Le scanner corps entier à ultra-basse dose associé à un algorithme de reconstruction par intelligence artificielle (SR-DLR) permet de réduire d'environ 70 % l'exposition aux rayonnements tout en conservant une excellente qualité d'image et des performances diagnostiques élevées pour la détection des maladies viscérales et métastatiques des tissus mous chez les patients sous surveillance du cancer, indique une étude parue dans European Journal of Radiology.
10 Juil

16:20

l'IRM mammaire préopératoire ne serait pas associée à une amélioration de la survie sans récidive ou de la survie globale chez les femmes atteintes de carcinome canalaire in situ (DCIS) (étude).

13:19

Une étude indienne suggère que l'IRM multiparamétrique permettrait de distinguer les cancers du sein luminaux des cancers du sein non luminaux à partir de marqueurs non invasifs.
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