Publié le 2025-11-02 15:28:00. Ce tour d’horizon des dernières actualités en imagerie diagnostique met en lumière une nouvelle étude sur l’utilisation de l’intelligence artificielle pour prédire le cancer du sein, l’évolution des pratiques des radiologues suite à la fermeture de cabinets, et l’efficacité de l’IRM dans la stadification du cancer de l’œsophage.
- Un modèle d’apprentissage profond, baptisé Mirai, démontre une capacité prédictive similaire à celle des méthodes conventionnelles pour évaluer le risque de cancer du sein à intervalles, quel que soit l’âge ou la densité mammaire.
- Les radiologues issus de cabinets fermés affichent une probabilité accrue de se spécialiser davantage, particulièrement ceux ayant plus de 35 ans d’expérience.
- L’IRM préopératoire excelle dans la détection de l’invasion trachéale chez les patients atteints de cancer de l’œsophage, avec un taux de précision supérieur à 94 %.
Une analyse rétrospective menée sur plus de 134 000 mammographies de dépistage triennales a révélé l’efficacité du modèle d’apprentissage profond Mirai. Publiée dans la revue Radiology, cette étude confirme que l’IA peut prédire le risque de cancer du sein à intervalles sur une période de un, deux et trois ans avec une précision comparable aux approches existantes, en tenant compte des variations individuelles telles que l’âge et la densité mammaire.
Parallèlement, une étude parue dans le Journal of the American College of Radiology explore les conséquences des fermetures de cabinets de radiologie sur la pratique professionnelle. Les conclusions indiquent que les radiologues contraints de cesser leur activité sont 10 % plus susceptibles d’opter pour une surspécialisation l’année suivante. Ce phénomène est encore plus marqué chez les professionnels de plus de 35 ans d’exercice, qui voient leur probabilité de se surspécialiser augmenter de 77 %.
Dans le domaine de l’oncologie, une recherche publiée dans European Radiology a comparé l’efficacité de l’IRM et de la tomodensitométrie (CT) pour la stadification du cancer de l’œsophage. Les résultats montrent que l’IRM préopératoire atteint une aire sous la courbe (ASC) moyenne supérieure à 94 % dans la détection de l’invasion trachéale, tandis que la CT affiche une ASC variant entre 52,9 % et 70,6 %.
En matière d’innovation technologique, le pneumologue Peter George a souligné lors d’un entretien avec Diagnostic Imaging les avancées permises par le logiciel e-Lung. Ce système, basé sur l’intelligence artificielle, a démontré lors d’essais multicentriques une amélioration significative et une détection plus précoce de la fibrose pulmonaire progressive sur des scans CT, même chez des patients considérés comme cliniquement stables.
Du côté des nouveaux produits, la société Elucid a lancé son logiciel PlaqueIQ™. Cet outil utilise l’IA pour analyser les tomodensitogrammes et identifier les plaques d’athérome dans l’artère carotide présentant un risque de rupture. Elucid affirme que PlaqueIQ™ est le seul logiciel d’analyse de plaques basé sur la CT spécifiquement indiqué pour le système vasculaire carotidien.
Retrouvez ci-dessous un résumé vidéo de l’analyse hebdomadaire de Diagnostic Imaging.