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.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
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

Pour

Il vous reste 87% de l’article à lire

Docteur Imago réserve cet article à ses abonnés

S'abonner à l'édition
  • Tous les contenus « abonnés » en illimité
  • Le journal numérique en avant-première
  • Newsletters exclusives, club abonnés

Abonnez-vous !

Docteur Imago en illimité sur desktop, tablette, smartphone, une offre 100% numérique

Offre mensuelle 100 % numérique

23 €

par mois

S’abonner à Docteur Imago

Auteurs

Carla Ferrand

Spécialité médicale

Pneumologie Urgence

Modalité d’imagerie

Scanner Radiologie conventionnelle

Mots-clés

intelligence artificielle JFR 2024

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Dans le dossier

icon réservé aux abonnés L’intelligence artificielle en pratique clinique

Voir le dossier

Le fil Docteur Imago

21 Fév

13:40

Selon une étude publiée dans Radiology, un algorithme d’apprentissage profond disponible dans le commerce peut permettre des examens IRM de l’épaule de bonne qualité en sept minutes.

7:37

Le parlement a adopté définitivement le budget 2025 de la Sécurité sociale ce 17 février. Il prévoit une hausse des dépenses d’Assurance maladie de 3,4 %, pour atteindre un montant de 265 milliards d’euros.

7:00

20 Fév

16:01

L’imagerie des paramètres d’atténuation par ultrasons peut être utilisée pour le dépistage clinique afin d’évaluer la prévalence de la MASLD chez les patients en surpoids ou obèses et de suivre de manière dynamique la progression de la maladie, conclut une étude publiée dans Clinical radiology.

15:00

13:31

Le modèle de langage appelé Axpert démontre un potentiel de marquage automatique de l’entérocolite nécrosante sur les comptes-rendus de radiographie abdominale infantile. Cette méthode de marquage peut ainsi servir de cadre pour d’autres modalités d’imagerie et maladies chez les enfants, et les maladies rares chez l’adulte, suggère une étude publiée dans JAMIA Open.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR