Éditorial

Humanisme et innovations au cœur des JFR 2020

Alain Luciani, directeur médical du DMU Fonctions images et interventionnel therapeutique des hôpitaux universitaires Henri-Mondor, à Créteil, et président des Journées francophones de radiologie 2020, est le rédacteur en chef invité du magazine Docteur Imago d'octobre - novembre 2020. Le dossier de ce numéro explore les enjeux de l'expérience patient en imagerie, qui seront également un thème majeur des JFR 2020.

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Le 02/10/20 à 7:00, mise à jour aujourd'hui à 15:11 Lecture 2 min.

D. R.

Nous retrouver, échanger, communiquer, apprendre. Jamais sans doute n’en avons-nous ressenti autant le besoin en ce début du mois d’octobre 2020, mois d’octobre que les Journées francophones de radiologie (JFR) rythment chaque année. Et c’est en lien avec ce véritable marqueur annuel de notre profession que le comité de rédaction de Docteur Imago a souhaité que je devienne, pour ce numéro très spécial, son rédacteur en chef, en partenariat avec la Société française de radiologie (SFR).

L'accompagnement humain est une exigence

Naturellement, ce numéro se devait de faire écho à la 68e édition de notre congrès, dont le format inédit, 100 % digital, bouleverse nos habitudes.
Mais plus encore, ce magazine fait écho aux défis nouveaux que nous relèverons et qui sont tel­lement en phase avec les objectifs de nos Journées francophones, objectifs pédagogiques et de formation, d’échanges, mais également objectifs sociétaux ainsi qu’économiques.

C’est ainsi que le dossier de ce numéro aborde le thème

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Auteurs

Alain Luciani

Directeur médical du DMU Fonctions images et interventionnel thérapeutique, HU Henri Mondor, UPEC, AP-HP, Créteil

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Le fil Docteur Imago

22 Oct

15:30

Une équipe de chercheurs a développé un système d’intelligence artificielle multimodale combinant imagerie médicale et données cliniques pour prédire la survie à 24 mois de patients atteints d’un cancer de la prostate métastatique résistant à la castration, traités par radiothérapie vectorisée ciblant le PSMA. Ce modèle affiche des performances prometteuses pour la stratification pronostique et l’aide à la décision clinique.

11:30

L'IRM mammaire à contraste dynamique virtuel (vDCE) générée par deep learning sans injection de gadolinium possède une précision diagnostique comparable à celle de l’IRM conventionnelle, mais une sensibilité légèrement inférieure, selon une étude publiée dans European Radiology 

7:30

Les radiologues et les grands modèles de langage présentent des profils d’erreur complémentaires dans la détection des radiographies thoraciques générées par l’IA, selon une étude publiée dans le Journal of Imaging Informatics in Medicine.
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