L'écosystème français d'Intelligence Artificielle dédié à l'imagerie médicale est créé et s'appelle "DRIM France IA". Le G4 a annoncé sa mise en œuvre lors des JFR 2018.
Le Conseil national de la radiologie française (G4) avait annoncé, au mois de juin 2018, la création d'un écosystème d'Intelligence Artificielle dédié à l'imagerie médicale.
A l’occasion des Journées Francophones de Radiologie diagnostique et interventionnelle (JFR) 2018, il a annoncé la naissance de cet écosystème intitulé désormais DRIM France IA. Ce projet vise à construire et exploiter une base de données qualifiées d’imagerie médicale à partir des quelques 100 millions d'examens produits chaque année dans les cabinets et services de radiologie publics et privés français.
DRIM France IA mettra cette base de données à disposition des entreprises industrielles, majors ou startups, sous le contrôle d’un comité scientifique, afin de développer des programmes et des applications d'aide à la décision en matière d’imagerie médicale au service des patients et de la santé publique. On y trouvera ainsi des logiciels dédiés à la recherche, à la formation, à l'évaluation, à la prévention, au diagnostic, à la thérapeutique ou au suivi des patients. A terme, cette base constituera une des plus grandes bases de données d’imagerie au monde, voire la plus grande.
La direction de DRIM France IA sera assurée par un directoire composé d’un représentant de chaque membre du conseil professionnel de la radiologie et présidé par le Dr Bruno Silberman (praticien libéral). Ce Directoire comprendra également le Pr Jean-Paul Beregi (CHU de Nîmes), le Pr Pierre Champsaur (AP-HM) et le Pr Jean-Yves Gauvrit (CHU de Rennes). Un comité d’éthique veillera, en outre, au respect de la réglementation applicable à l’utilisation des données de santé.
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 -
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 -
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 -
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 -
RadLex, un lexique radiologique complet développé par la Radiological Society of North America (RSNA) destiné à proposer un langage commun pour communiquer les résultats diagnostiques par les radiologues, célèbre son 20e anniversaire en 2025.
22/04/2025 -
La tomodensitométrie à ultra-faible dose débruitée par l’IA permet, en appliquant seulement 2% de la dose normale, de diagnostiquer efficacement la pneumonie chez les patients immunodéprimés. C’est le résultat d’une étude publiée dans la Revue Radiology et qui pourrait ouvrir la voie vers de nouvel...
14/03/2025 -
L’European Society of Radiology (ESR), sous la direction de son groupe de travail sur l'IA, vient de publier un document de recommandations pour une implémentation généralisée de l’European AI Act.
11/03/2025 -
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.