Le récap’ vidéo de l’été et de la rentrée

L’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus intégrée dans la recherche et la pratique en radiographie. Selon une étude parue dans Radiography, GenAI et les LLM offrent des opportunités transformatrices pour la recherche en radiographie à travers plusieurs étapes, de la conception de l’étude à la diffusion. Leur intégration exige toutefois une validation rigoureuse et des garanties éthiques pour limiter les biais, les erreurs et les risques liés à la confidentialité.

Une étude a évalué sept modèles LLM en open-source pour la synthèse des rapports radiologiques de patients ayant été victime d'un AVC ischémique aigu. Quatre modèles ont résumé efficacement des comptes rendus et pourraient être intégrés dans des flux radiologiques.

Selon une étude publiée dans l'American Journal of Roentgenology, la prévalence de malignité parmi les nodules surrénaliens indéterminés découverts fortuitement lors d'une tomodensitométrie avec injection de produit de contraste chez des patients sans cancer connu est extrêmement faible.

Si l'intelligence artificielle est très prometteuse chez l'adulte pour la détection et la caractérisation des nodules, ce n'est pas le cas sur les nodules pulmonaires pédiatriques, selon une récente étude. Celle-ci souligne la nécessité d'avoir une IA spécifique à la pédiatrie.