Améliorer la prise en charge et la confiance diagnostique en TDM et en IRM grâce à l'IA

Les processus d’acquisition des images médicales, à fortiori celles réalisées à partir des modalités d’imagerie en coupe, sont désormais optimisées par l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA). Partout les algorithmes fleurissent avec plus ou moins d’influence sur les temps d’acquisition et/ou la qualité de l’image. Les deux outils d'IA Philips présentés ici ont fait leur preuve en routine et contribuent à améliorer significativement la prise en charge patients tant en termes de temps, que de gestion de la dose et de qualité image.

Precise Image, l’IA qui optimise la prise en charge radiologique tout en améliorant la qualité image

En tomodensitométrie (TDM) tout d’abord, Precise Image met la puissance du deep learning au profit de la réduction des doses de rayons X, de la diminution des quantités de produits de contraste ainsi que du bruit, tout en améliorant la qualité d'image. « Nous utilisons Precise Image depuis un an dans nos pratiques TDM, qui sont souvent axées sur des bilans de cancérologie par TAP, explique le Dr Éric Chavigny. Nous avons donc un peu de recul maintenant et pouvons affirmer que nous avons réduit d’un tiers la dosimétrie patient pour ces explorations tout en améliorant la qualité image. Les volumes et les concentrations de produit de contraste sont également en forte baisse, quel que soit le patient, grâce à l’utilisation de cet outil, ce qui est de bon  augure économiquement dans l’optique de la réforme prochaine de la fourniture du produit de contraste. »