Intelligence artificielle

La Société française de radiologie enquête sur l’usage de l’intelligence artificielle

La société française de radiologie (SFR) a publié en début d'année un questionnaire national sur l'usage de l'IA en imagerie médicale. L'objectif est de présenter les résultats lors du Congrès européen de radiologie (ECR) en mars 2026.

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Le 29/01/26 à 7:00, mise à jour le 29/01/26 à 9:08 Lecture 1 min.

Le but de cette enquête est ensuite d'établir une cartographie des usages de l’IA en radiologie : les outils utilisés, dans quels contextes et pour quel type d'examens. D. R.

Niveau de maturité, usages concrets, degré d’acceptation de l'intelligence artificielle… Depuis le début de l'année 2026, la société française de radiologie (SFR) recueille l'avis des professionnels de santé travaillant en imagerie médicale, dont les manipulateurs radio, sous la forme d'un questionnaire. "L’objectif principal est de montrer que la radiologie française est le principal acteur de l’intelligence artificielle en santé en France. C’est la première spécialité utilisatrice d’IA, très largement devant les autres : près de 95 % des applications médicales d’IA concernent la radiologie", indique Guillaume Herpe, radiologue au CHU de Poitiers (86).

La France pas assez représentée

Le but de cette enquête est ensuite d'établir une cartographie des usages de l’IA en radiologie : les outils utilisés, dans quels contextes et pour quel type d'examens. Les données récoltées feront ensuite l'objet d'une restitution, notamment lors du congrès européen de radiologie (ECR) qui se déroulera en

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Auteurs

Marjolaine Margue

Journaliste spécialisée BOM Presse

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10 Juil

15:33

La consommation énergétique en IRM est principalement liée à l’utilisation des gradients, conclut une étude présentée dans Academic Radiology. Les séquences ep2D DWI et DTI étant les plus énergivores. Le choix de séquences moins énergivores, dans un contexte clinique approprié, peut réduire la consommation d’énergie par séquence de 20 à 49 %.

7:31

Une méta-analyse de 23 études démontre que la TEP-TDM au [18F]FDG et l’IRM pelvienne présentent des sensibilités comparables pour la détection des métastases ganglionnaires latérales du cancer du rectum. En revanche, la TEP-TDM au [18F]FDG peut aider à exclure les faux positifs, évitant ainsi les dissections latérales des ganglions lymphatiques et la morbidité associée.
09 Juil

17:00

Des modèles d’apprentissage profond conçus pour identifier les résultats d’imagerie directe et indirecte sur le scanner ont montré des performances diagnostiques comparables ou meilleures que celles des médecins expérimentés pour la détection du cancer du pancréas, selon une étude de Radiology.

11:00

Dans une étude rétrospective suédoise, des chercheurs ont testé trois systèmes de détection assistée par ordinateur (AI-CAO) basés sur l’IA sur des données de mammographie provenant d’une grande population de dépistage. Ceux-ci ont démontré leur potentiel à détecter les signes précoces du cancer du sein jusqu’à 6 ans avant le diagnostic, selon une étude publiée dans Radiology. (Communiqué)

7:45

Le scanner corps entier à ultra-faible dose, associé à un algorithme de reconstruction par intelligence artificielle (SR-DLR), permet de réduire d'environ 70 % l'exposition aux rayonnements tout en conservant une excellente qualité d'image et des performances diagnostiques élevées pour la détection des maladies viscérales et métastatiques des tissus mous chez les patients oncologiques sous surveillance du cancer, indique une étude parue dans European Journal of Radiology.
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