JFR 2024

Les centres hospitaliers évaluent l’apport de l’IA en traumatologie et oncologie

Lors d’une session des JFR 2024, des chercheurs ont présenté le fruit de leurs travaux sur l’utilisation de l’IA et son impact sur l'organisation en radiographie traumatologique et la détection en scanner thoracique. Les résultats se montrent prometteurs et laissent imaginer un potentiel apport en pratique courante.

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Le 12/11/24 à 7:00, mise à jour le 19/02/25 à 12:04 Lecture 5 min.

Olivier Lucidarme, chef du service de radiologie de la Pitié-Salpêtrière AP-HP a présenté les premiers éléments d’un essai prospectif multicentrique visant à évaluer l’impact médico-économique de l’utilisation de l’IA en radiographie traumatique. © Carla Ferrand

Le 7 octobre, une session des journées francophones de radiologie (JFR) 2024 s’intéressait à l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) en oncologie et en traumatologie, afin de comprendre l’apport des algorithmes dans la prise en charge des patients et l’organisation des soins.

Quel impact sur le parcours ?

Durant cette session, Olivier Lucidarme, chef du service de radiologie de la Pitié-Salpêtrière-Assistance publique – Hôpitaux de Paris (AP-HP) a présenté les premiers éléments d’un essai prospectif multicentrique visant à évaluer l’impact médico-économique de l’utilisation de l’IA en radiographie traumatique. « Il existe de nombreux systèmes pour lire les radiographies traumatiques du squelette périphérique, rappelle Olivier Lucidarme. On a déjà évalué leur sensibilité et leur spécificité donc on connaît les valeurs intrinsèques de ces outils qui sont de bonne qualité. Maintenant il faut évaluer leur impact sur le parcours patient. »

Essai prospectif multicentrique

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Auteurs

Carla Ferrand

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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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