Édito

La solution sera plurielle

Grégoire Bornet, radiologue à l’hôpital privé d’Antony (92), est le rédacteur en chef invité du 25e numéro de Docteur Imago. Dans ce magazine qui paraîtra le 8 décembre, il a choisi de traiter la question des équipements matériels lourds en imagerie. Il s’en explique dans cet éditorial.

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Le 13/12/21 à 8:00, mise à jour hier à 15:10 Lecture 1 min.

Grégoire Bornet, radiologue à l'hôpital privé d'Antony, dans les Hauts-de-Seine, est le rédacteur en chef invité du numéro 25 de Docteur Imago. © Benjamin Bassereau

Bonjour à tous,

J’ai souhaité pour ce numéro, dont on m’a confié la rédaction en chef, vous proposer un dossier sur les équipements matériels lourds (EML) en imagerie.

Pourquoi ce dossier ?

Les EML sont un élément central en imagerie et, plus que cela, aussi dans le parcours de soins et la prise en charge globale médicale de la population. En effet, des scanners et IRM bien utilisés permettent un diagnostic rapide, donc une prise en charge précoce avec de fait un meilleur pronostic et des économies afférentes.

Comment avons-nous construit ce dossier ?

Je ne souhaitais pas de discours unilatéral d’une seule partie des intervenants, car l’objectif commun de tous les protagonistes est la qualité médicale et le service rendu dans l’intérêt ultime du patient.

Nous avons donc souhaité laisser la parole pas simplement aux radiologues, mais aussi aux agences régionales de santé (ARS), à la Haute Autorité de santé, au G4 et à d’autres intervenants pour mieux appréhender les enjeux, les problèmes, les

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Grégoire Bornet

Médecin radiologue

Hôpital privé d’Antony

Appartient au comité éditorial

Discussion

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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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