L'IA française aux US

A côté de la couverture du RSNA, nous avons profité de notre séjour à Chicago pour rencontrer le Dr Sean Raj qui nous a présenté SimonMed Imaging, l'exemple d'un réseau à l'échelle US : plus de 200 cabinets de radiologie libéraux à travers le pays et qui compte en millions le nombre de patients annuels. Au micro de Jean Claude Durousseaud, Sean nous parle de leur organisation et partage son retour d'expérience sur l'utilisation d'une solution d'IA Française : celle d'AZmed. *************************** D'autre part, le groupe SimmonMed a présenté une étude lors du RSNA. L’objet de ce travail était d’évaluer l’efficacité de la mise en œuvre d’un système d’intelligence artificielle, à l’échelle de l’entreprise pour la détection des fractures sur des radiographies dans les 200 centres d’imagerie de SimonMed. L’objectif de SimonMed était d’évaluer l’impact de la priorisation des listes de travail alimentée par l’IA sur la réduction des délais de traitement. 26 690 radiographies musculo-squelettiques (MSK) détectant des fractures ont été analysées, révélant que 10,6 % des fractures ont été détectées pendant la période pré-IA et 14,7 % pendant la période post-IA, ce qui a permis de réduire les délais tout en améliorant la qualité. « L’intégration de l’IA dans la détection des fractures chez SimonMed illustre le passage du concept à l’application réelle», a déclaré le Dr Sean Raj, directeur de l’innovation et investigateur principal de l’étude. « Ces études démontrent comment les outils alimentés par l’IA améliorent non seulement la précision des détections, mais optimisent également les flux de travail, conduisant à des soins plus rapides et plus fiables pour les patients. Une deuxième étude porte sur la détection des fractures pédiatriques et l’évaluation de l’efficacité des modèles d’IA et de leur impact sur les performances. Cette étude a analysé deux phases d’application des modèles d’IA sur 3 016 radiographies pédiatriques et 189 cas, révélant que le modèle d’IA intégré aux tests de fractures pédiatriques a démontré une grande précision dans la détection des fractures et que son intégration a significativement amélioré les performances des lecteurs.