2023-11-09 08:40:17
Mardi 28 novembre | 10h10-10h20 | T3-SSMK06-5 | Salle E351
Selon cet exposé, un logiciel de détection assistée par ordinateur (CAO) basé sur l’apprentissage profond montre le potentiel d’aider à éviter des fractures manquées sur les radiographies du service d’urgence (SU).
Cherchant à prouver que la détection des fractures assistée par ordinateur est précise dans des situations cliniques, une équipe de recherche dirigée par Huid Ruitenbeek du centre médical Erasmus de Rotterdam, aux Pays-Bas, a développé un réseau neuronal profond multitâche (MDNN). Le MDNN a été formé sur 450 000 radiographies et testé sur 150 000 radiographies dans le but de détecter les radiographies avec et sans fractures.
L’algorithme a ensuite été testé sur 5 489 radiographies, comprenant 1 877 études avec fractures et 3 612 examens sans fractures, ainsi que leurs rapports de radiologie clinique respectifs, acquis de janvier 2019 à novembre 2022. Le MDNN a donné une aire globale sous la courbe de 0,95.
“L’étude a montré que l’utilisation de la CAO comme outil d’assistance peut bénéficier aux établissements de santé à forte charge de travail, en particulier dans les salles d’urgence très fréquentées, où les patients peuvent avoir des problèmes orthopédiques différents”, ont conclu Ruitenbeek et al. “Le manque de radiologues qualifiés aux urgences et le nombre croissant de fractures nécessitent une CAO fiable et précise pour une détection automatisée et réduire les fractures manquées.”
Il a noté que les résultats démontrent la généralisabilité de l’algorithme CAD dans des contextes cliniques réels.
Quelles ont été leurs autres découvertes ? Assistez à la séance du mardi matin de Ruitenbeek pour avoir tous les détails.
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