Dossier

L’article 49 relance les négociations sur la pertinence

L’article 49 de la loi de financement de la sécurité sociale pour 2023 met fin à la possibilité pour le directeur général de l’UNCAM de fixer unilatéralement le montant des forfaits techniques. À la place, il donne aux radiologues libéraux jusqu’à fin avril pour élaborer avec les tutelles un nouveau protocole de limitation des dépenses basé sur la pertinence. Cet accord pourrait inclure l’intégration des produits de contraste dans le forfait technique.

© Carla Ferrand

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Le 19/01/23 à 16:00, mise à jour le 11/09/23 à 13:30

Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

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Le fil Docteur Imago

27 Nov

13:10

Des chercheurs en Corée du Sud ont développé un modèle d’IA capable de détecter les méningiomes sur des radiographies du crâne. Validée sur des données internes et externes, la méthode démontre une performance élevée et constitue une alternative prometteuse pour les environnements disposant de ressources limitées. (Étude)

7:10

L’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus intégrée dans la recherche et la pratique en radiographie. Selon une étude parue dans Radiography, GenAI et les LLM offrent des opportunités transformatrices pour la recherche en radiographie à travers plusieurs étapes, de la conception de l’étude à la diffusion. Leur intégration exige toutefois une validation rigoureuse et des garanties éthiques pour limiter les biais, les erreurs et les risques liés à la confidentialité.

14:29

Une étude a évalué sept modèles LLM en open-source pour la synthèse des rapports radiologiques de patients ayant été victime d'un AVC ischémique aigu. Quatre modèles ont résumé efficacement des comptes rendus et pourraient être intégrés dans des flux radiologiques.

11:15

Selon une étude publiée dans l'American Journal of Roentgenology, la prévalence de malignité parmi les nodules surrénaliens indéterminés découverts fortuitement lors d'une tomodensitométrie avec injection de produit de contraste chez des patients sans cancer connu est extrêmement faible.
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