Les enjeux de l’intelligence artificielle

C’est inévitable : l’intelligence artificielle (IA) s’apprête à déferler sur le monde de l’imagerie médicale. Les industriels développent à tout va de nouvelles solutions. Algorithmes, big datas, deep learning et machine learning deviennent des mots familiers pour les professionnels du secteur. Certains radiologues s'enthousiasment pour ces outils, qui promettent de leur faciliter la tâche. D'autres s'interrogent : quelles seront les applications concrètes de l'IA ? Comment va-t-elle modifier leur façon de travailler ? Ne risque-t-elle pas de les rendre inutiles et de les remplacer ?

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Le 10/11/17 à 16:00, mise à jour aujourd'hui à 14:09

Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

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Le fil Docteur Imago

06 Fév

16:08

Des chercheurs ont développé et validé un modèle de deep learning entièrement automatisé pour détecter et mesurer les masses surrénaliennes sur des scanners abdominaux injectés. Le modèle a le potentiel d’améliorer les taux de détection des lésions et de faciliter leur prise en charge précoce, indique l'étude.

13:06

Une étude publiée dans Radiology montre que le compte rendu structuré améliore l’efficacité des radiologues en réduisant le temps de rédaction et en recentrant l’attention visuelle sur l’image, par rapport au texte libre. L’ajout de l’intelligence artificielle augmente la précision diagnostique.

7:30

Une étude rétrospective montre que le score Node-RADS basé sur l’IRM offre une excellente précision diagnostique pour la détection des métastases ganglionnaires chez les patients atteints de cancer du rectum, avec une performance supérieure aux critères de taille et aux comptes rendus IRM classiques.
05 Fév

16:36

Le centre hospitalier Agen-Nérac (47) a mis en service le 26 janvier 2026 une nouvelle salle de radiologie numérisée sur son site de Nérac. D’un montant de 185 000 €, cet investissement améliore la qualité des diagnostics tout en réduisant l’exposition aux rayons, informe actu.fr.
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