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

Journaliste cheffe de rubrique

Voir la fiche de l’auteur

Spécialité médicale

Pneumologie Urgence

Modalité d’imagerie

Scanner Radiologie conventionnelle

Mots-clés

JFR 2024 intelligence artificielle

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

15 Mai

17:40

Le diagnostic du cancer de sein par ordinateur assisté par IA (AI-CAD) pourrait considérablement améliorer la spécificité et réduire le temps de lecture des mammographies, sans compromettre la sensibilité, selon une étude incluant 9 radiologues dans plusieurs pays d'asie (étude).

13:30

Un algorithme de débruitage pourrait permettre d’atténuer la dégradation du bruit liée à l’indice de masse corporelle (IMC) des images de scanner cardiaque à comptage photonique, sans sacrifier l’interchangeabilité clinique (étude).

10:45

Les marqueurs de neuro-imagerie issus de l’IRM pourraient refléter la gravité du parkinsonisme et des ataxies cérébelleuses, deux sous-types d’atrophies multisystématisées (MSA) (étude).

7:00

13 Mai

13:42

L'atrophie du nerf optique avec un signal T/FLAIR augmenté et une absence de rehaussement constitue le schéma dominant de la neuropathie optique chronique en IRM, reflétant très probablement une dégénération axonale plutôt qu'une inflammation active, conclut une étude présentée dans Neuroradiology.

7:43

Il est nécessaire d'entraîner l’IA sur des populations plus diverses, et à travers différentes stratégies de dépistage pour permettre son utilisation dans les cas d’IRM prostatiques de dépistage, selon une revue de cadrage publiée dans l’European Journal of Radiology.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR