Prospective

Quel sera le rôle de l’intelligence artificielle en imagerie médicale ?

L’arrivée de l’intelligence artificielle (IA) en médecine est annoncée comme une révolution, un bouleversement des pratiques. Dans une série de trois articles, nous allons tenter de faire le point sur cette technique nouvelle et révolutionnaire qui arrivera bientôt en imagerie médicale.

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Le 10/07/17 à 15:00, mise à jour aujourd'hui à 14:32 Lecture 3 min.

L’IA pourra également faire mieux qu’un médecin radiologue, en accumulant les expériences diagnostiques (deep learning) et en constituant d’immenses bases de données. D. R.

Selon Wikipédia [1], l’intelligence artificielle, que certains préfèrent nommer « informatique cognitive », se définit comme « la construction de programmes informatiques qui s’adonnent à des tâches qui sont, pour l’instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau… ».
L’imagerie médicale utilise déjà de nombreux outils informatiques de traitement des images, certes très puissants, mais qui ne sont pas (encore) intelligents. Ce sont les CAD (Computed Aided Diagnosis ou Computed Assisted Detection) qui analysent automatiquement des images à la recherche de contenu : détection de nodules pulmonaires, identification et quantification de lésions actives de sclérose en plaques, quantification de la substance blanche et de la substance grise pour évaluer une pathologie neurodégénérative, analyse automatisée de mammographie, etc.

Logiciels de post-traitement avancé

Ce sont également des logiciels de post-traitement avan

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Auteurs

Hervé LECLET

SANTOPTA Groupe ESPRIMED

Médecin radiologue

Consultant en organisation en imagerie médicale

www.santopta.fr

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle
  2. https://healthmanagement.org/c/imaging/news/artificial-intelligence-virtual-radiology-consultant
  3. l’intelligence artificielle pour décrypter les IRM et sauver des vies
  4. http://www.eng.tau.ac.il/research/laboratories/mip_lab/
  5. https://www.ibm.com/watson/health/imaging/
  6. Society of Interventional Radiology. « Artificial intelligence virtual consultant helps deliver better patient care: ‘Deep learning’ artificial intelligence provides accurate, timely interventional radiology advice to health care providers. » ScienceDaily. ScienceDaily, 8 March 2017. <www.sciencedaily.com/releases/2017/03/170308114842.htm>.

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Le fil Docteur Imago

06 Fév

16:08

Des chercheurs ont développé et validé un modèle de deep learning entièrement automatisé pour détecter et mesurer les masses surrénaliennes sur des scanners abdominaux injectés. Le modèle a le potentiel d’améliorer les taux de détection des lésions et de faciliter leur prise en charge précoce, indique l'étude.

13:06

Une étude publiée dans Radiology montre que le compte rendu structuré améliore l’efficacité des radiologues en réduisant le temps de rédaction et en recentrant l’attention visuelle sur l’image, par rapport au texte libre. L’ajout de l’intelligence artificielle augmente la précision diagnostique.

7:30

Une étude rétrospective montre que le score Node-RADS basé sur l’IRM offre une excellente précision diagnostique pour la détection des métastases ganglionnaires chez les patients atteints de cancer du rectum, avec une performance supérieure aux critères de taille et aux comptes rendus IRM classiques.
05 Fév

16:36

Le centre hospitalier Agen-Nérac (47) a mis en service le 26 janvier 2026 une nouvelle salle de radiologie numérisée sur son site de Nérac. D’un montant de 185 000 €, cet investissement améliore la qualité des diagnostics tout en réduisant l’exposition aux rayons, informe actu.fr.
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