Dossier

Le dépistage du cancer du poumon en attente de décisions

Fin janvier 2020, les résultats complets de l’essai NELSON ont confirmé les bénéfices d’un dépistage du cancer du poumon par scanner basse dose chez les personnes à risque. Depuis lors, la communauté médicale, radiologues en tête, redouble d’efforts pour inciter les autorités à étudier au plus vite la mise en œuvre d’un tel dispositif sur le terrain. Les expérimentations doivent servir à préciser les besoins humains et matériels du dépistage, à mieux définir sa population cible et son taux d’adhésion, mais aussi à évaluer ses effets socio-économiques.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 08/04/20 à 7:00, mise à jour hier à 15:04

Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

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.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR