Publicité

RADIOLOGUES: UN APPEL RECU TOUTES LES TROIS MINUTES

12/01/2015
De Rédaction

Les appels téléphoniques entrants sont le facteur de dérangement le plus fréquent pour les radiologues. Une étude a essayé d'en chiffrer le nombre et le temps perdu occasionné.

Le Dr. Akash Kansagra, qui exerce au Mallinckrodt Institute of Radiologyde San Francisco, a présenté une enquête, lors des RSNA 2014, décrivant les événements occasionnant du dérangement dans la pratique quotidienne des radiologues.

Afin de mesurer le degré de dérangement dont sont victimes les radiologues, des chercheurs se sont postés dans une salle d'interprétation hospitalière pendant 90 jours, en 2012. Ils ont comptabilisé quelques 10 378 appels téléphoniques, dont 55% étaient des appels entrants. Cela représente, aux heures de pointe, un appelreçu toutes les 3 minutes !

L'étude évalue la durée d'interprétation d'un scanner simple en moyenne à dix minutes. Or, si l'on prend en compte le temps passé au téléphone, ce chiffre croît de 59%. Outre la durée de lecture, ces interruptions sont préjudiciables à la lecture des images elles-mêmes, qui demande une grande concentration, surtout dans les cas pathologiques complexes.

Reste que cette étude date maintenant, et, en 2015, le téléphone semble dédié aux cas d'urgences, le mail l'ayant remplacé dans la pratique générale.

SUR LE MÊME THÈME

IA & Données
Un nouvel outil d'extraction de données spécialisé en radiologie

Un nouvel outil d'extraction de données spécialisé en radiologie

Les méthodes d’élaboration des grands modèles de langage sont basées sur des règles qui ne traitent pas efficacement les données non standardisées. Des chercheurs britanniques présentent, dans un article publié dans la Revue European Radiology, RADEX, le nouvel outil d’extraction de données radiolog...

15/07/2025 -

IA & Données
Des grands modèles de langage sensés participer à l'annotation des images pour le deep learning
Abonné(e)

Des grands modèles de langage sensés participer à l'annotation des images pour le deep learning

Incontournables pour l’entrainement des modèles de deep learning, les annotations d’images radiologiques sont rébarbatives et chronophages pour les experts qui les créent. Des grands modèles de langage (LLM) pourraient remplacer les annotations humaines, comme l’indique un article scientifique publi...

23/06/2025 -

IA & Données
Les bonnes pratiques pour l'évaluation de la pertinence d'un outil d'IA en imagerie
Abonné(e)

Les bonnes pratiques pour l'évaluation de la pertinence d'un outil d'IA en imagerie

Radiologues, informaticiens et chercheurs présentent, dans un article publié dans la Revue Radiology, les pièges et les meilleures pratiques pour atténuer les biais des modèles d'intelligence artificielle (IA) en imagerie médicale. Ils présentent une sorte de feuille de route pour des pratiques plus...

13/06/2025 -

IA & Données
Abonné(e)

Des LLM affinés pour aider à la relecture des comptes rendus

Selon une nouvelle étude publiée dans la Revue Radiology, un grand modèle de langage (LLM) améliorerait sensiblement la détection des erreurs dans les comptes rendus de radiologie. Les chercheurs ont utilisé des comptes rendus synthétiques et des données ciblées pour donner au LLM de la légèreté.

23/05/2025 -

IA & Données
Abonné(e)

Agir sur la vulnérabilité des grands modèles de langage en radiologie

Dans un nouvel article spécial publié dans la Revue Radiology, des chercheurs abordent les défis de cybersécurité liés aux grands modèles de langage (LLM). Ils soulignent l'importance de mettre en œuvre des mesures de sécurité pour empêcher leur utilisation malveillante dans le système de Santé et m...

21/05/2025 -

IA & Données
Abonné(e)

Une feuille de route pour atténuer les biais de l'IA

Les biais diagnostiques créés par l’IA relèvent d’un manque d’informations démographiques incluent dans les données de santé. Dans un article publié dans la Revue Radiology, des chercheurs américains décrivent l’importance d’une définition homogène décrivant les groupes démographiques. Un travail qu...

20/05/2025 -

IA & Données
Abonné(e)

Essais sur une RAG pour améliorer les grands modèles de langages en radiologie

Pour renforcer les attributs des grands modèles de langage appliqués à la radiologie, la RAG, qui code les informations dans un espace vectoriel pour affiner les tâches des LLM basées sur la connaissance, semble pertinente. Dans une étude publiée dans la Revue Radiology : Artificial intelligence, de...

05/05/2025 -

LETTRE D'INFORMATION

Ne manquez aucune actualité en imagerie médicale et radiologie !

Inscrivez-vous à notre lettre d’information hebdomadaire pour recevoir les dernières actualités, agendas de congrès, et restez informé des avancées et innovations dans le domaine.