Dossier

Les temps forts des JFR 2020

Ce dossier rassemble nos articles rédigés à l’occasion des Journées francophones de radiologie 2020. Cette année, le programme scientifique a mis l’accent sur les thèmes de l’expérience patient et, situation sanitaire oblige, sur les problématiques de l’imagerie face à la Covid-19, sans oublier les innovations techniques et l’incontournable intelligence artificielle.

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Le 15/10/20 à 15:00, mise à jour hier à 15:04

Recherche

Trois jeunes radiologues récompensés pour leur thèse en trois minutes

Les JFR 2020 ont invité de jeunes radiologues à présenter leurs travaux de recherche lors d’une session « Ma thèse en 180 secondes ». Le jury en a récompensé trois, sur l’imagerie de la SEP, la radiomique en ...

Publié le 14/10/2020

JFR 2020

Quelle gestion du coronavirus en imagerie gériatrique ?

Particulièrement vulnérables face au coronavirus, les patients âgés ont fait l’objet de prises en charge spécifique. Une session des JFR 2020 s’est penchée sur la gestion des patients gériatriques en ...

Publié le 12/10/2020

Retour sur la Covid

En Allemagne : « L’imagerie médicale n’a pas été contrainte de jouer un rôle important »

Lors des JFR 2020, plusieurs pays ont témoigné de la réponse de l’imagerie médicale à la pandémie de Covid. Ce deuxième article (sur une série de trois) relate l’intervention de Julien Dinkel, radiologue au ...

Publié le 12/10/2020

Premier épisode psychotique

« L’IRM a toute sa place en psychiatrie »

D’après Ali Amad, psychiatre au CHRU de Lille, l’IRM utilisée lors du premier épisode psychotique permet de détecter les causes non psychiatriques des troubles psychiques et, peut-être dans le futur, de ...

Publié le 08/10/2020

JFR 2020

Au Québec ou au Cameroun, les manips font face à la Covid-19

Le 3 octobre, la session « Manipulateurs et Covid-19 à l’international » aux JFR 2020 fut l’occasion d’un retour d’expérience des manips francophones en Afrique et en Amérique du Nord. Malgré des ...

Publié le 08/10/2020

JFR 2020

Les déclinaisons technologiques du scanner double énergie

Le 5 octobre, une session des JFR 2020 était dédiée au scanner spectral double énergie. Lokmane Taihi, radiologue à l’hôpital Lariboisière - AP-HP, a détaillé les spécificités des différents constructeurs ...

Publié le 07/10/2020

Covid-19 en France

Après la première vague : « Nous sommes mieux préparés mais inquiets »

Le 5 octobre aux JFR 2020, trois radiologues ont témoigné de l’expérience française de la gestion de l’épidémie de Covid-19. Ils ont évoqué les incertitudes des débuts, les réorganisations continues, le ...

Publié le 06/10/2020

Partenariat SFR - CNES

L’espace, nouvelle frontière de l’imagerie

Aux JFR 2020, la SFR et le centre national d’études spatiales ont signé un partenariat autour de la recherche médicale, du développement technologique et de la formation. Radiologues et chercheurs vont travailler ...

Publié le 05/10/2020

Témoignage

Le service de radiologie de l’hôpital de Wuhan raconte la Covid aux JFR

Samedi 3 octobre, aux JFR, Chuansheng Zheng, radiologue à Wuhan, a raconté comment son service hospitalier a fait face à l’épidémie de Covid-19. L’établissement a réalisé près de 30 000 examens d’imagerie ...

Publié le 05/10/2020

Expérience patient

« Il faut que la relation soit extrêmement riche entre le radiologue et son patient »

Le 2 octobre, la grande conférence des JFR 2020 a exploré le thème de l'expérience patient et des enjeux sociétaux pour le monde d’après Covid. Pour les intervenants, la crise sanitaire a rendu la priorité à ...

Publié le 04/10/2020

Maladies neurodégénératives

Les défis de la médecine prédictive en neuroradiologie

La médecine prédictive est cruciale pour la recherche clinique et la recherche sur les maladies neurodégénératives. Vendredi matin, une session des JFR 2020 a présenté les dernières avancées en la matière, en ...

Publié le 03/10/2020

Conférence inaugurale

Comment l’intelligence artificielle pourrait répondre à la pandémie en radiologie

Lors de la conférence inaugurale des JFR, le 2 octobre, Eliot Siegel, pionnier américain de l’intelligence artificielle en imagerie médicale, a rappelé les impacts de la pandémie de COVID-19 en radiologie et le ...

Publié le 03/10/2020

Éditorial

Humanisme et innovations au cœur des JFR 2020

Alain Luciani, directeur médical du DMU Fonctions images et interventionnel therapeutique des hôpitaux universitaires Henri-Mondor, à Créteil, et président des Journées francophones de radiologie 2020, est le ...

Publié le 02/10/2020

Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

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Le fil Docteur Imago

13 Juil

13:00

Trois systèmes de détection assistée par ordinateur (AI-CAO) basés sur l’IA ont démontré leur potentiel à détecter les signes précoces du cancer du sein jusqu’à 6 ans avant le diagnostic sur des examens de mammographie provenant d’une grande population de dépistage en Suède (communiqué).

8:30

Le scanner corps entier à ultra-basse dose associé à un algorithme de reconstruction par intelligence artificielle (SR-DLR) permet de réduire d'environ 70 % l'exposition aux rayonnements tout en conservant une excellente qualité d'image et des performances diagnostiques élevées pour la détection des maladies viscérales et métastatiques des tissus mous chez les patients sous surveillance du cancer, indique une étude parue dans European Journal of Radiology.

7:00

Prise en charge de l'endométriose

La radiologie interventionnelle se structure autour de l’endométriose

Médical et technique

10 Juil

16:20

l'IRM mammaire préopératoire ne serait pas associée à une amélioration de la survie sans récidive ou de la survie globale chez les femmes atteintes de carcinome canalaire in situ (DCIS) (étude).

13:19

Une étude indienne suggère que l'IRM multiparamétrique permettrait de distinguer les cancers du sein luminaux des cancers du sein non luminaux à partir de marqueurs non invasifs.

7:17

Les applications d'IA générative à usage général ne doivent pas être utilisées pour produire des images radiologiques à des fins de formation pour les étudiants en imagerie, prévient une étude. Sur 220 images générées par des application IA, seules 8,6 % ont été jugés appropriées par des radiologues pédiatriques américains.