Post de Moussa Abdi Ahmed

L’Intelligence Artificielle : Révolution en marche dans le domaine de la Radiologie 🚀 L’IA est en train de redéfinir le rôle de la radiologie dans le diagnostic et le traitement des maladies. Aujourd’hui, les modèles d’IA permettent de détecter les anomalies avec une précision accrue, d’accélérer les processus d’analyse d’images et d’offrir un soutien précieux aux radiologues. 🎯 Quels sont les bénéfices concrets ? 1. Détection précoce : L’IA peut identifier les signes de maladies, comme les tumeurs, plus rapidement et parfois même à des stades très précoces. 2. Précision améliorée : Grâce aux modèles d’apprentissage profond, les erreurs humaines peuvent être réduites, ce qui permet d’optimiser les diagnostics. 3. Gain de temps : Les radiologues peuvent consacrer plus de temps à la prise de décision clinique, en laissant certaines tâches d’analyse à l’IA. 💡 L’avenir de la radiologie et de l’IA L’IA n’est pas là pour remplacer les radiologues mais pour les épauler, leur fournir des outils d’analyse avancée et ouvrir la voie à une médecine personnalisée. 👉 L’IA en radiologie est une opportunité pour améliorer la qualité des soins, un sujet passionnant pour tous ceux qui travaillent dans le domaine de la santé et de la technologie. #IntelligenceArtificielle #Radiologie #Innovation #Santé #Technologie #IAenSanté

🌍🔬 L’intelligence artificielle au service de la radiologie aux HUG - Hopitaux Universitaires de Genève 🔬🌍 Simuler les effets d’un traitement, identifier les caractéristiques d’une tumeur, faciliter le diagnostic, mieux cibler les thérapies : l’intelligence artificielle possède un vaste potentiel pour aider la médecine. Déjà certains de ces outils sont utilisés aux HUG - Hopitaux Universitaires de Genève. Le Pr Pierre-Alexandre Poletti, médecin-chef du Service de radiologie des HUG, partage son expertise sur le potentiel immense de l’IA dans le domaine de la radiologie. Grâce à des technologies avancées, l'IA contribue à des diagnostics plus précis et à des traitements mieux ciblés, offrant ainsi de nouvelles perspectives. #Radiologie #IA #Innovation #Santé #HUG #JournéeMondialeDeLaRadiologie Laura Rubbia-Brandt Olivier Michielin Marc Daverat Idris Guessous Antoine Geissbuhler Pascal Challande https://lnkd.in/eyMRUfJV

Ce weekend s’est déroulé le congrès annuel de l’ordre des technologues en imagerie médicale, en radio-oncologie et en électrophysiologie médicale du Québec (OTIMROEPMQ) sous le thème de l’intelligence artificielle et les innovations cliniques. J’ai eu l‘honneur de prononcer la conférence d’ouverture du congrès : Les enjeux de l’intelligence artificielle en radiologie, en médecine nucléaire, en radiothérapie et en échographie cardiaque. Je suis encouragé par la vision exprimée par l’ordre et l’ouverture aux innovations. L’intelligence artificielle n’est pas une panacée et il est parfois difficile de faire la part des choses entre le battage médiatique et la réalité. Une chose est certaine toutefois, l’IA est là pour rester et les capacités technologiques continuerons à évoluer. Il est essentiel de rester à l’affût des développements et identifier les opportunités. L’IA pourra jouer un rôle déterminant dans l’amélioration, tant souhaité, de notre système de santé. #OTIMROMNEMQ #intelligenceartificielle #imageriemédicale

L’académie Française de Médecine se réunit autour des enjeux de l’IA en imagerie   Un immense merci au docteur Gérard MORVAN, au professeur Jean-Denis LAREDO ainsi qu’aux autres éminents membres de l’académie et leurs invités permanents de nous avoir accueilli dans ce groupe de travail pour traiter du sujet fondamental de l’IA en imagerie : ses avantages, ses limites et ses dangers. La conclusion du rapport rendu souligne que l'intelligence artificielle (IA) en imagerie médicale a un grand potentiel pour améliorer le diagnostic, la détection précoce des maladies et l'efficacité des soins. Cependant, plusieurs défis demeurent, notamment l'intégration de l'IA dans les flux de travail, la validation clinique des algorithmes, et la gestion des biais. Il apparait crucial que les résultats fournis par les IA soient systématiquement vérifiés par des médecins pour éviter une dépendance excessive. Enfin, il est recommandé de former des équipes pluridisciplinaires pour assurer une utilisation sûre et efficace des outils d'IA, tout en tenant compte des limites et des risques associés. TeleDiag et ses partenaires s’inscrivent pleinement dans ce cadre notamment en affichant les rapports d’IA en second dans le workflow téléradiologique pour éviter précisément ce biais de validation et maintenir ainsi le radiologue au cœur du diagnostic médical dont il est garant. Encore merci pour ces échanges captivants !

L'intelligence artificielle (IA) est en train de révolutionner le monde médical, promettant des avancées spectaculaires dans la prise en charge des patients à l'hôpital. Le CHRU de Nancy, pionnier en la matière en France, démontre comment l'IA peut transformer le diagnostic et le traitement des maladies, notamment grâce à l'utilisation de scanners innovants en imagerie médicale 🏥💡. En radiologie, l'IA ne se contente pas de jouer un rôle d'assistant passif ; elle améliore activement la qualité des images obtenues par IRM et scanner, permettant aux médecins de détecter des détails jusqu'alors invisibles. Ces images haute définition, moins bruitées et plus claires, offrent aux praticiens la possibilité de zoomer sur des zones spécifiques, révélant des informations cruciales pour un diagnostic précis et rapide. De plus, l'utilisation de l'IA permet de réduire significativement le temps d'exposition aux radiations pour les patients, améliorant ainsi leur sécurité et leur confort pendant les examens 🌟🔬. L'IA excelle particulièrement dans la détection de fractures. Elle analyse et annote les images radiologiques, mettant en évidence les zones suspectes à examiner plus en détail par les radiologues. Ce processus automatisé non seulement accélère le diagnostic mais assure également une précision accrue, en soulignant des anomalies potentielles que l'œil humain pourrait manquer. Par ailleurs, l'IA peut réaliser automatiquement des mesures et des calculs d'angles sur des images de fractures, économisant un temps précieux pour les professionnels de santé et garantissant une grande précision dans l'évaluation des lésions 📊🔍. Au-delà de l'imagerie, l'IA offre des perspectives prometteuses dans d'autres domaines de la santé. Par exemple, au CHRU de Nancy, le Dr Nicolas Girerd a développé un algorithme prédictif pour l'insuffisance cardiaque, capable d'identifier les patients à risque bien avant l'apparition des symptômes. Cette approche préventive pourrait révolutionner la cardiologie, permettant une intervention plus précoce pour prévenir ou atténuer les impacts de cette maladie grave 🫀💊. Loin de remplacer les médecins, l'IA agit comme un outil complémentaire, augmentant les capacités des professionnels de santé et permettant une médecine plus personnalisée et précise. Elle représente une avancée majeure vers une prise en charge centrée sur le patient, où le diagnostic et le traitement sont optimisés pour chaque individu. Comme le souligne le Dr Pedro Teixeira, l'IA en imagerie médicale est juste le début d'une révolution qui s'étendra à d'autres domaines, améliorant la qualité des soins et l'efficacité des traitements pour tous les patients 🚀👩⚕️. #IntelligenceArtificielle #Santé #InnovationMédicale #Radiologie #Cardiologie #TechnologieAuServiceDeLhomme

L'impact de l'intelligence artificielle sur la radiothérapie ⬇️ "Nous sommes à une époque où l'intelligence artificielle a atteint un niveau de maturité qui peut influencer de manière significative différents domaines, dont la radiothérapie. Cette avancée révolutionne fondamentalement notre approche du traitement du cancer, offrant des avantages considérables tant pour les professionnels de la santé que pour les patients. L'intégration de l'IA dans la préparation du traitement du patient et dans le suivi post-traitement apporte des avantages significatifs. Les capacités de l'IA permettent une analyse rapide et précise des données, améliorant ainsi l'efficacité globale du processus de radiothérapie. L'IA réduit considérablement le temps nécessaire au contournement des organes à risque (OAR), en offrant une précision accrue par rapport aux méthodes manuelles. Cette réduction de la charge de travail permet aux radiothérapeutes de consacrer plus de temps à d'autres aspects essentiels de leur pratique, améliorant ainsi la qualité des soins prodigués. L'introduction de dosimétristes virtuels programmables permet une planification automatisée et autonome du traitement, réduisant ainsi la charge de travail des physiciens médicaux. Cette automatisation libère du temps pour la recherche scientifique, stimulant l'innovation dans le domaine de la radiothérapie. Grâce à l'IA, les patients bénéficient de soins plus rapides, en réduisant considérablement le temps d'attente entre la simulation et le début du traitement. Cette réduction des délais peut passer de plusieurs jours à quelques heures, améliorant ainsi l'efficacité globale du centre de radiothérapie. Avant d'intégrer des solutions d'IA en milieu clinique, il est impératif de procéder à une étape de validation afin de quantifier la précision de ces solutions dans différentes situations cliniques. Cette étape permet de s'assurer que les solutions d'IA répondent aux normes de précision et de fiabilité requises pour être utilisées dans le traitement des patients. En conclusion, les centres de radiothérapie qui adoptent et développent des solutions d'automatisation personnalisées, ainsi que ceux qui tirent parti des technologies d'IA existantes, peuvent aspirer à devenir des leaders dans ce domaine." ILYES N. ✍🏻 #IA #physique__médicale #radiothérapie #intelligence_artificielle

#IATherapies 💻 #MedicineEvolution 🤒 L'IA envahit le domaine médical pour aider au diagnostic, à la prédiction des traitements et au suivi des patients. 🧪 Déjà utilisée en imagerie médicale, elle se développe avec des outils comme SkinApp, le chatbot Memoquest ou l'échographe connecté echOpen.💡 Si les données médicales doivent être mieux exploitées, l'IA ne remplace pas l'expertise des docteurs, seul rempart contre des diagnostics erronés. 👨⚕️ Entre possibilités pour la recherche et limites des «médecins virtuels», découvrez les perspectives de cette transformation de la santé. https://lnkd.in/eJQ96iGy

L’Intelligence Artificielle : Révolution en cours dans les métiers de l’imagerie médicale ! 🚀 Voici comment l'IA impacte les métiers de l'imagerie médicale : 🔹 Radiologue 👩⚕️👨⚕️ : Avec l'aide de l'IA, les radiologues détectent plus rapidement les anomalies, améliorant ainsi l'efficacité et réduisant les temps d'attente. L'IA aide à prioriser les images critiques pour une intervention plus rapide ! 🚑 #Radiologie #IA 🔹 Technicien en radiologie 📷 : L’IA assiste les techniciens en ajustant automatiquement les paramètres d’imagerie pour une meilleure qualité d'image tout en réduisant la dose de radiation. 🌟 #TechnologieMédicale #ImagerieMédicale 🔹 Spécialiste en radiologie interventionnelle 🩺 : Grâce à l'IA, les interventions guidées par imagerie deviennent plus précises et moins invasives. Cela améliore la sécurité et l’efficacité des traitements. 💉 #InnovationSanté #RadiologieInterventionnelle 🔹 Médecin en médecine nucléaire 🧬 : L'IA aide à détecter les maladies au stade précoce grâce à l'analyse des images de tomographie, aidant ainsi au diagnostic des cancers et des troubles métaboliques. 🔬 #MédecineNucléaire #DiagnosticPrécis 🔹 Ingénieur biomédical 🔧 : Les ingénieurs biomédicaux adaptent et optimisent les équipements pour tirer le meilleur parti des technologies d'IA, améliorant ainsi la précision et la fiabilité des analyses automatisées. ⚙️ #IngénierieBiomédicale #InnovationTechnologique 🔹 Chercheur en imagerie médicale 📊 : Les chercheurs développent des méthodes d'analyse basées sur l'IA pour diagnostiquer de nouvelles pathologies et créer des algorithmes d'apprentissage profond qui révolutionnent le domaine. 🤖 #RechercheMédicale #IntelligenceArtificielle L'IA transforme ces métiers en leur offrant des outils pour diagnostiquer plus rapidement et efficacement, tout en rendant les procédures plus sûres pour les patients 💡 #IAenSanté #MétiersDeLaSanté

Partenaire d’INCEPTO, qui a développé une plateforme permettant l’intégration sécurisée de plusieurs outils d’intelligence artificielle, Excellence Imagerie utilise en routine trois apps depuis septembre 2023.   👩⚕️ Depuis le début de la collaboration, et sur les 27 000 examens pratiqués avec cette double lecture, 22 000 ont concerné les mammographies, 5 000 les poumons et 300 la neurologie. 👩💻 Alimentées automatiquement des examens réalisés, les solutions appairées vont étudier les images, les comparer à des milliers d’autres dont elles sont nourries en Machine Learning pour leur apprentissage et attirer l’attention du radiologue en cas de doute ou d’anomalies détectées.   Ce partenariat est intégré au X-Lab, la cellule innovation d’Excellence Imagerie, qui vise à mettre en place des solutions facilitant le parcours de soins, l’amélioration du diagnostic et de la connaissance par le recoupement de datas. Institut de Radiologie de Paris CSE Imagerie Médicale Numérique IMFM Imagerie Médicale Faidherbe Montlouis #innovation #ia #machinelearning

🎥 Interview de Jean-Philippe Masson, Président de la FNMR, qui a participé à la table ronde "Intelligence artificielle, vers un médecin augmenté ?" 💬 "L'intelligence artificielle (IA) n'est pas une radiologie augmentée, c'est un outil d'aide qui décharge les radiologues de certaines tâches mécaniques, comme mesurer des foies ou des nodules pulmonaires. Cela libère du temps que le radiologue peut consacrer à ses patients." Jean-Philippe Masson souligne que l’IA doit rester un outil au service du médecin et du patient, et non l'inverse. Retrouvez ses réponses ⤵ #Santé #Radiologie #IntelligenceArtificielle #MédecineLibérale #IA #MédecinAugmenté #FNMR #UECSMF