Webconférence

Replay : Le radiologue et la téléradiologie

Jeudi 5 novembre 2020, le deuxième rendez-vous de Docteur Imago a réuni des radiologues, experts et juristes autour du thème de la téléradiologie. Sous forme de présentation ou d’interview, ils ont partagé leurs expériences et leurs points de vue sur l’utilisation de l’imagerie à distance pendant la pandémie de Covid-19, sur les problématiques de qualité et de pertinence, et sur les diverses organisations mises en place à l’échelle nationale ou territoriale. Nous vous proposons aujourd’hui de voir ou revoir leurs interventions, ainsi que la table ronde sur l’avenir de la téléradiologie qui a conclu cette webconférence.

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Le 27/11/20 à 17:00, 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

04 Sep

13:30

Dans une étude publiée dans Radiology, le scanner à comptage photoniques (PCCT) a démontré des performances similaires à celles de l’IRM pour la caractérisation des lésions et la détection de lésions supplémentaires du sein, avec de meilleures performances pour l’évaluation des métastases ganglionnaires.

9:40

L'IA est capable de localiser le cœur et de produire automatiquement des images dynamiques de cet organe sur des examens d'IRM du fœtus, conclut une étude parue dans EJR. Ces performances répondent à un obstacle clé à l’adoption clinique de cette modalité.
03 Sep

17:30

L’IA permettrait d’automatiser la localisation du cœur fœtal sur les IRM et la reconstruction des images cardiaques dynamiques. Selon une étude, les images obtenues sont de qualité comparable à celles produites manuellement.

11:29

Des chercheurs auraient développé et validé un modèle radiomique basé sur le coefficient de diffusion apparent (ADC) pour détecter le cancer de la prostate cliniquement significatif (csPCa) chez les patients présentant des lésions PI-RADS 3. Le modèle aurait démontré son efficacité dans la cohorte d’entraînement et des performances modérées lors de la validation externe.

7:28

Une étude démontre qu’un système d’entraînement adaptatif personnalisé basé sur l’IA améliore significativement les performances des lecteurs de mammographie. Tous les participants ont atteint le seuil de performance prédéfini après deux à cinq séances de formation, chacune comprenant entre 35 et 66 cas obtenus sur 1 à 8 mois.
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