Des pistes pour résoudre les nombreux défis de la radiologie d’urgence

Une revue systématique et méta-analyse a évalué la performance de l'IA pour la détection des épanchements du coude en radiographie. Les résultats montrent une sensibilité et une spécificité élevées et comparables entre l’IA et les médecins, sans différence significative.

Une étude conclut que l'angiomammographie constitue une alternative viable à l’évaluation de l'atteinte du complexe mamelon-aréolaire dans le cancer du sein, en particulier dans les cas de contre-indications à l’IRM.

Une revue, analysant 10 ans de littérature sur la neuroradiologie en pédiatrie et fœtale sur l’IA, conclu que les collaborations interinstitutionnelles continues peuvent faciliter l’intégration de l’IA dans la neuroradiologie pédiatrique, en complétant les radiologues et en améliorant les soins pédiatriques.

Une revue narrative analyse l’état actuel de l’intelligence artificielle en neuroradiologie pédiatrique et fœtale, en mettant en évidence ses performances prometteuses en segmentation, détection, classification et pronostic, notamment grâce à l’apprentissage profond. Malgré ces avancées, son adoption clinique demeure limitée en raison de coûts élevés, du manque de grandes bases de données pédiatriques et de défis éthiques et réglementaires, nécessitant des efforts collaboratifs pour favoriser son intégration sécurisée.