Des leaders d'opinion promeuvent l'IA pour la radiographie thoracique
La radiographie thoracique est l’un des examens qui bénéficient le plus de l’apport de l’IA. Dans éditorial publié dans la Revue Radiology, des leaders d’opinion font la promotion de cette évolution et y voient une opportunité pour que les radiologues reviennent au plus près de leurs patients.
L’Intelligence Artificielle (IA) appliquée à la détection des pathologies en imagerie médicale a démontré sa capacité à identifier diverses images pathologiques en radiographie thoracique, parmi lesquelles la pneumonie, les nodules pulmonaires, le pneumothorax, la tuberculose et autres.
Le potentiel énorme de l’IA dans l’assistance des radiologues pour l’interprétation de la radiographie thoracique
Les progrès se sont rapidement accélérés pendant la pandémie de COVID-19, car il a été démontré que l’IA pouvait détecter, quantifier et prédire les conséquences de la pneumonie à COVID-19. À l’avenir, des algorithmes de deep learning pourraient être utilisés pour identifier et trier les radiographies thoraciques normales lorsqu’il n’y a pas suffisamment de radiologues pour faire face à la charge de travail. L’IA peut évaluer la qualité de l’image et améliorer la visibilité des lésions grâce à la suppression osseuse, peut identifier rapidement les corps étrangers et dispositifs cardiaques mal positionnés, ou quantifier les anomalies de la radiographie thoracique.
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