Enseignement de la radiologie

Plaidoyer pour une évaluation plus fréquente des internes

D’après Jonathan O. Swanson, radiologue à Seattle, aux États-Unis, les internes en imagerie aimeraient avoir davantage de retours sur leur travail. Des évaluations fréquentes accroîtraient leur confiance en eux et leur permettraient de progresser davantage, à condition d’être bien faites.

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Le 15/01/19 à 8:00, mise à jour aujourd'hui à 15:05 Lecture 2 min.

« Dites à l’interne que vous lui donnez un feedback parce que vous avez des attentes élevées et que vous savez qu’il peut les atteindre », conseille Jonathan O. Swanson. © J. H.

Les générations passent, les mentalités évoluent et l’enseignement de la médecine doit s’adapter. Lundi 26 novembre 2018, une session du congrès de la Société nord-américaine de radiologie (RSNA) a exploré différentes manières dont les médecins chargés d’encadrer les internes peuvent optimiser leur travail.

Pousser les étudiants à présenter des cas cliniques

En ouverture, Petra J. Lewis, radiologue à Lebanon, New Hampshire, a conseillé à ses confrères d’encourager les étudiants à présenter des cas cliniques devant leurs camarades. « C’est possible en installant un environnement dans lequel même les plus timides ne craignent pas de s’exprimer en public ni faire des erreurs », explique-t-elle. Le professeur devra adapter ses questions et son discours en fonction des forces et faiblesses de chacun.

L’évaluation trop rare mine la confiance

Jonathan O. Swanson, radiologue à l’hôpital pour enfants de Seattle (Washington), croit pour sa part aux vertus de l’évaluation, ou « feedback », fréquente,

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

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22 Oct

15:30

Une équipe de chercheurs a développé un système d’intelligence artificielle multimodale combinant imagerie médicale et données cliniques pour prédire la survie à 24 mois de patients atteints d’un cancer de la prostate métastatique résistant à la castration, traités par radiothérapie vectorisée ciblant le PSMA. Ce modèle affiche des performances prometteuses pour la stratification pronostique et l’aide à la décision clinique.

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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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