Dossier

L’intelligence artificielle en pratique clinique

Ce dossier regroupe nos derniers articles sur l’intelligence artificielle en imagerie médicale. Après les promesses des débuts, les algorithmes tentent de faire leur place dans l’activité quotidienne des radiologues. Si le pari est gagné pour certaines applications, leur apport reste à prouver dans d’autres domaines.

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Le 03/05/21 à 15:00, mise à jour le 11/09/23 à 13:30

Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

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Mots-clés

intelligence artificielle

Le fil Docteur Imago

17 Avr

16:34

Un centre d’imagerie médicale « de pointe » ouvrira en 2027 à Valence-d’Agen (Tarn-et-Garonne), informe ladepeche.fr

14:33

Une revue systématique publiée dans Radiography conclut au fort potentiel de l’utilisation du jumeau numérique en IRM, notamment en cardiologie et en oncologie, malgré des limites dans les domaines de la formation, de la sécurité et de l’intégration opérationnelle.

7:12

Une étude publiée dans Radiography analyse l’utilisation du modèle d’apprentissage profond Att-U-Net pour segmenter les tissus pulmonaires et les tumeurs à partir d’images PET-CT, afin d’améliorer le diagnostic du cancer du poumon. Les résultats montrent de bonnes performances (DSC 0,81 et IoU 0,69), suggérant que ce modèle pourrait renforcer la précision clinique et faciliter la planification des traitements.

7:00

16 Avr

15:41

Mount Sinai est le premier au monde à utiliser le système TheraSphere™ Y-90 « Any Day Dosing », un traitement mini-invasif qui délivre directement des radiations aux tumeurs du foie via le sang. Cette innovation permet de traiter les patients plus rapidement et plus souvent dans la semaine, améliorant ainsi l’accès aux soins et réduisant les délais, annonce un communiqué. 

13:16

Une revue systématique et méta-analyse démontre que la mammographie avec contraste (CEM) présente une très forte valeur prédictive négative pour les asymétries non rehaussées, avec un risque de cancer extrêmement faible. En revanche, la présence de rehaussement est fortement associée à la malignité et permet d’améliorer la stratification du risque.
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