Cancer du poumon

« Je suis persuadé que le dépistage peut sauver des vies »

Gilbert Ferretti est le responsable du pôle imagerie du CHU de Grenoble. Ce membre actif de la Société d’imagerie thoracique (SIT) est un fervent partisan du dépistage du cancer du poumon. Après la publication de l’étude NELSON en janvier 2020, il espère voir éclore des expérimentations locales en France.

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Le 12/03/20 à 8:00, mise à jour hier à 15:04 Lecture 8 min.

Impliqué au sein de la SIT, le radiologue grenoblois Gilbert Ferretti participe actuellement à l'élaboration d'un enseignement pour les radiologues qui voudront participer au dépistage. © C. F.

Docteur Imago / Vous intervenez chaque année aux Journées francophones de radiologie (JFR) sur le thème du dépistage du cancer du poumon. Ce sujet est au centre de vos préoccupations depuis longtemps…

Gilbert Ferretti / Tout à fait. J’interviens au nom de la Société d’imagerie thoracique (SIT) depuis un certain nombre d’années. En septembre 2018, la Société française de radiologie (SFR) m’a missionné pour réactualiser les connaissances sur le dépistage du cancer du poumon et discuter du sujet avec la Haute Autorité de santé (HAS). Avec la SIT, la Société de pneumologie de langue française (SPLF) et l’Intergroupe francophone de cancérologie thoracique (IFCT), nous formons un groupe de travail qui existe depuis l’époque de l’étude Dépiscan. Cet essai, démarré en 2002, n’avait pas pu aller jusqu’à la fin des inclusions.

D. I. / Pourquoi l’étude Dépiscan a-t-elle échoué il y a 18 ans ?

G. F. / Le recrutement s’appuyait uniquement sur des médecins généralistes « sentinelles » et excluait les p

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Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

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23 Oct

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

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11:30

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Les radiologues et les grands modèles de langage présentent des profils d’erreur complémentaires dans la détection des radiographies thoraciques générées par l’IA, selon une étude publiée dans le Journal of Imaging Informatics in Medicine.
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