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

10 Avr

13:14

Les événements de sécurité des patients en radiologie représentent une faible proportion des incidents (3,2 %), mais révèlent des vulnérabilités importantes, notamment chez les enfants et les personnes âgées, avec un risque élevé lié aux médicaments et aux produits de contraste, selon une étude publiée dans Current Problems in Diagnostic Radiology

7:13

Les patientes atteintes d’un cancer du sein qui développent un dysfonctionnement cardiaque lors d’une chimiothérapie néoadjuvante subissent également une perte de tissu cérébral significativement plus importante que celles dont la fonction cardiaque reste stable, selon une étude publiée dans Academic Radiology.

7:00

09 Avr

16:21

Une étude multicentrique publiée dans European Radiology montre qu’un modèle de deep learning combinant nnU-Net et ConvNeXt-tiny permet d’évaluer avec précision l’invasion musculaire dans le cancer de la vessie à partir d’IRM, avec des performances élevées et stables.

15:00

13:17

Une étude pilote a évalué un outil d’IA (BoneView) capable de détecter les fractures liées à la maltraitance chez des enfants de moins de 5 ans, montrant une légère amélioration de sa précision après un premier réentraînement. Ces résultats préliminaires suggèrent qu’un entraînement supplémentaire pourrait permettre d’atteindre des performances cliniquement utiles et renforcer l’aide au diagnostic dans ce contexte.
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