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

23 Oct

7:45

Une étude a comparé un système d’intelligence artificielle aux critères PI-RADS pour la détection du cancer de la prostate cliniquement significatif en IRM, démontrant une sensibilité non inférieure à l’échelle du patient, mais inférieure à l’échelle lésionnelle. L’IA pourrait compléter PI-RADS pour optimiser le triage des biopsies, notamment des lésions indéterminées PI-RADS 3, concluent les chercheurs.
22 Oct

15:30

Une équipe de chercheurs a développé un système d’intelligence artificielle multimodale combinant imagerie médicale et données cliniques pour prédire la survie à 24 mois de patients atteints d’un cancer de la prostate métastatique résistant à la castration, traités par radiothérapie vectorisée ciblant le PSMA. Ce modèle affiche des performances prometteuses pour la stratification pronostique et l’aide à la décision clinique.

11:30

L'IRM mammaire à contraste dynamique virtuel (vDCE) générée par deep learning sans injection de gadolinium possède une précision diagnostique comparable à celle de l’IRM conventionnelle, mais une sensibilité légèrement inférieure, selon une étude publiée dans European Radiology 

7:30

Les radiologues et les grands modèles de langage présentent des profils d’erreur complémentaires dans la détection des radiographies thoraciques générées par l’IA, selon une étude publiée dans le Journal of Imaging Informatics in Medicine.
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