Dossier

L’imagerie médicale prend ses écoresponsabilités

Les préoccupations écologiques font leur chemin en imagerie médicale comme dans la société. De plus en plus conscients des impacts environnementaux de leurs pratiques, les professionnels et les sociétés savantes, avec l’aide de laboratoires et de constructeurs, tentent d’adopter des habitudes plus vertueuses en matière d’achat de machines, d’utilisation de consommables ou encore d’usage de l’informatique. Le chemin est encore long mais les initiatives se multiplient.

© Docteur Imago d'après Carla Ferrand

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Le 28/09/21 à 15:00, mise à jour aujourd'hui à 15:04

Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

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Le fil Docteur Imago

23 Oct

16:18

Le score de Kaiser en IRM mammaire présente une excellente précision diagnostique pour distinguer les lésions bénignes des lésions malignes chez les patientes présentant des anomalies BI-RADS 0 ou 4 en imagerie conventionnelle (étude).

13:16

Chez les patients obèses, le scanner à comptage photonique (PCCT) offre une meilleure qualité d’image que le scanner conventionnel (EID CT), avec un meilleur contraste et un rapport signal/bruit supérieur. Il permet également de réduire significativement la dose d’irradiation, en maintenant une bonne qualité diagnostique (étude).

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.
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