Bonnes pratiques

Les recommandations de l’Académie de médecine pour maîtriser les dangers et limites de l’IA en imagerie

Dans un rapport publié en 2026, l'Académie de médecine met en garde contre un excès de confiance envers les outils d'intelligence artificielle, qui pourrait générer nombre d’erreurs diagnostiques. Elle appelle à la responsabilisation des professionnels de santé, au travers d’une formation continue et d’un esprit critique conservé.

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Le 17/07/26 à 7:00, mise à jour le 21/07/26 à 13:23 Lecture 4 min.

L'utilisation de l'IA « soulève des problèmes majeurs de formation, d’erreurs diagnostiques, de perte de contrôle, qui doivent faire l’objet, par l’humain, d’une surveillance étroite », affirme l'ANM (photo d'illustration). D. R.

« L’intelligence artificielle (IA) envahit nos vies. Elle bouleverse les pratiques médicales, en particulier l’imagerie, spécialité qui s’y prête particulièrement. » C’est ainsi que débute le rapport publié par l’Académie nationale de médecine (ANM) en mars 2026 [1]. Les auteurs y livrent le fruit de leurs réflexions concernant les avantages, les limites et les écueils induits par l’usage de l'IA dans le domaine de l’imagerie médicale, et proposent une série de recommandations pour garantir une utilisation vertueuse de ces nouveaux outils.

Une solution au flux exponentiel d’informations

Pour les rédacteurs de ce mémorandum, l’IA peut être une solution face à l’augmentation exponentielle du nombre d’images et de renseignements fournis par les techniques d’imagerie en coupes actuelles. L’ANM met en avant l’apport des algorithmes dans l’amélioration de la qualité des images, la détection des anomalies et l’orientation de la nature des lésions. L’IA pourrait également apporter sa contributio

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Auteurs

Inès Bourdon

Journaliste spécialisée

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Bibliographie

  1. Laredo J-D, Morvan G, Adamsbaum C, et al (2026) Rapport 26-01. Apport de l’intelligence artificielle en imagerie médicale. Bulletin de l’Académie Nationale de Médecine 210 :367–375. https://doi.org/10.1016/j.banm.2026.03.004.

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07 Août

16:00

Pour la détection du cancer du sein, les performances diagnostiques des protocoles d'IRM abrégée par rapport à l'IRM standard varient selon le protocole et le contexte clinique. La technique FAST conserve une sensibilité élevée, tandis que la combinaison FAST + ultrafast + T2W offre une spécificité supérieure dans un contexte diagnostique (étude).

14:30

72 % des patientes préfèreraient l'angiomammographie à l'IRM mammaire lorsque les performances diagnostiques sont comparables. Cette préférence est liée à une sensation de claustrophobie moindre, à une durée d'examen plus courte et à un niveau d'anxiété plus faible (étude).

7:10

La Société nord-américaine de radiologie (RSNA) annonce le lancement de son challenge IA pour l'imagerie du genou. Les modèles développés seront évalués sur leur capacité à détecter et à classer avec précision les anomalies du genou visibles à l'IRM. Les gagnants seront annoncés au prochain congrès de la RSNA qui se tiendra du 29 novembre au 3 décembre.
06 Août

16:00

L'arrêté du 4 août 2026 fixant le nombre d'étudiants de troisième cycle des études de médecine susceptibles d'être affectés, par spécialité et par subdivision territoriale au titre de l'année universitaire 2026-2027 a été publié au Journal Officiel. Pour la radiologie, le nombre d'internes est fixé à 266, et pour la médecine nucléaire à 44.

13:44

Des grands modèles de langage (LLM) seraient capables de générer, à partir des notes cliniques, des indications pertinentes en radiologie qui seraient plus complètes et plus factuelles que les indications émises par des cliniciens (étude).
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