15:32
Un modèle d’IA à apprentissage profond montre un potentiel en tant qu’outil de dépistage opportuniste de la santé osseuse chez les enfants, selon une étude publiée dans Radiology.
Le fil Docteur Imago
10 Avr
09 Avr
15:00
Dossier
La radiologie se prépare à l’arrivée des DRIMbox
Dossier
13:14
Les événements de sécurité des patients en radiologie représentent une faible proportion des incidents (3,2 %), mais révèlent des vulnérabilités importantes, notamment chez les enfants et les personnes âgées, avec un risque élevé lié aux médicaments et aux produits de contraste, selon une étude publiée dans Current Problems in Diagnostic Radiology
7:13
Les patientes atteintes d’un cancer du sein qui développent un dysfonctionnement cardiaque lors d’une chimiothérapie néoadjuvante subissent également une perte de tissu cérébral significativement plus importante que celles dont la fonction cardiaque reste stable, selon une étude publiée dans Academic Radiology.
7:00
Partage des images
« Nous avons intérêt à bien nous renseigner sur les DRIMbox car elles vont améliorer nos pratiques »
Actualité / Socioprofessionnel
16:21
Une étude multicentrique publiée dans European Radiology montre qu’un modèle de deep learning combinant nnU-Net et ConvNeXt-tiny permet d’évaluer avec précision l’invasion musculaire dans le cancer de la vessie à partir d’IRM, avec des performances élevées et stables.
15:00
Innovation
L’IA et la robotique au service de l’interventionnel avec le projet SHERPA
Médical et technique
13:17
Une étude pilote a évalué un outil d’IA (BoneView) capable de détecter les fractures liées à la maltraitance chez des enfants de moins de 5 ans, montrant une légère amélioration de sa précision après un premier réentraînement. Ces résultats préliminaires suggèrent qu’un entraînement supplémentaire pourrait permettre d’atteindre des performances cliniquement utiles et renforcer l’aide au diagnostic dans ce contexte.
7:11
Une étude prospective comparant la radiographie conventionnelle à une reconstruction avancée 3D montre que cette dernière détecte toutes les fractures des membres avec une sensibilité de 100 %, contre 46,7 % pour la méthode classique, tout en conservant une excellente spécificité et qualité d’image. Son utilisation aux urgences pourrait améliorer la précision diagnostique, réduire les examens complémentaires et accélérer la prise en charge des patients.
7:00
Engagement
Pourquoi et comment devenir une « Société à mission » ?
Management / Qualité
