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 hier à 15:05

Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

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Le fil Docteur Imago

12 Juin

7:30

Une étude montre que la TEP-IRM ciblant la protéine d'activation des fibroblastes (FAP) détecte davantage de lésions suspectes d’endométriose que l’IRM conventionnelle, soutenant son intérêt comme outil complémentaire pour l’évaluation préopératoire.
11 Juin

16:00

L’ASNR a été informée d’une erreur de radiothérapie, classée au niveau 2 de l’échelle ASN-SFRO, survenue en mars 2026 au CHU de Saint-Étienne (42). Une dose de 9 Gy destinée à une vertèbre atteinte d’une métastase a été administrée par erreur à la vertèbre voisine saine en raison d’un mauvais positionnement du patient.

13:00

Des modèles d’intelligence artificielle évalués pour la classification de la malignité des nodules pulmonaires au scanner thoracique ont montré une sensibilité élevée (88 %) mais une spécificité modérée (75 %), soutenant un rôle potentiel dans les stratégies d’exclusion d'un cancer pulmonaire étude).

9:30

Selon une étude publiée dans The Journal of Nuclear Medicine, un nouveau système de TEP-TDM à champ de vision à long axe (LAFOV), utilisant des détecteurs de 30 mm au germanate de bismuth (BGO) avec des photomultiplicateurs au silicium offre une qualité d’image supérieure à la TEP-TDM à champ de vision court-axial (SAFOV) malgré des réductions marquées du temps d’acquisition, avec des caractéristiques de bruit comparables sur plusieurs radiopharmaceutiques.
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