Publicité

Le lexique radiologique standardisé RadLex fête ses vingt ans

22/04/2025
De Rédaction

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.

RadLex est un ensemble complet de termes médicaux destinés aux comptes rendus radiologiques, à l'aide à la décision, à l'exploration de données, aux registres de données, à l'enseignement et à la recherche. Les termes RadLex sont lisibles par l'homme et par la machine, ce qui permet des communications efficaces et la génération de données à plus forte valeur ajoutée pour les processus cliniques et la recherche, notamment grâce à l'adoption de l'intelligence artificielle (IA).

« L'objectif principal de RadLex est l'interopérabilité, précise le Pr Kenneth C. Wang, professeur associé adjoint de radiologie diagnostique à la faculté de médecine de l'Université du Maryland à Baltimore (USA). Les comptes rendus utilisant une terminologie standardisée sont plus clairs pour les praticiens qui les utilisent. Parallèlement, les codes qui accompagnent les termes RadLex permettent à différents systèmes d'information et applications d'IA d'échanger et d'utiliser des données de santé. »

Au fil des ans, RadLex a joué un rôle crucial dans l'amélioration de l'interopérabilité des systèmes d'imagerie. Il permet un échange de données fluide entre les établissements et a favorisé les avancées de l'IA en imagerie diagnostique. Son intégration aux rapports structurés a amélioré la clarté et la précision des comptes rendus radiologiques, au bénéfice des cliniciens, des chercheurs et des patients. Il rassemble aujourd’hui plus de 75 000 termes, garantissant la cohérence de l'annotation des images, des comptes rendus structurés et des applications d'IA.

Le développement de RadLex a été soutenu par des subventions et des contrats financés par le National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering (NIBIB), la Veteran's Health Administration et le Department of Defense, ainsi que par le projet Cancer Biomedical Informatics Grid (caBIG).

Les établissements peuvent intégrer RadLex à leur processus de reporting en implémentant des modèles de rapport intégrant les termes et codes RadLex. Une bibliothèque de ces modèles est disponible sur RadReport.org.

SUR LE MÊME THÈME

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 -

IA & Données
Abonné(e)

La TDM ultra low dose, prochaine norme pour le suivi des jeunes immunodéprimés ?

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 -

IA & Données

Recommandations européennes pour l'intégration de l'IA dans la radiologie

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 -

IA & Données
Abonné(e)

Une équipe suisse crée un outil de segmentation des images IRM prometteur

Des chercheurs suisses présentent, dans un article publié dans la Revue Radiology, un modèle d'IA robuste de leur création qui segmente automatiquement les principales structures anatomiques dans les images IRM, indépendamment de la séquence. Ce modèle d’IA est capable de segmenter les images d’IRM...

24/02/2025 -

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.