Publié le 13 décembre 2023 15:12:00. Les avancées récentes en imagerie diagnostique, présentées lors de la conférence RSNA, mettent en lumière des outils prometteurs pour améliorer la détection du cancer et la stratification des risques cardiovasculaires, tout en soulignant une utilisation potentiellement excessive des scanners cérébraux en urgence.
- Une étude révèle un doublement du nombre de tomodensitogrammes (TDM) crâniens annuels dans les services d’urgence sur une période de 15 ans.
- La TEP/TDM PSMA pourrait supplanter l’IRM dans le stade initial du cancer de la prostate à haut risque.
- L’évaluation quantitative du volume de plaque non calcifiée (NCPV) par intelligence artificielle pourrait affiner la prédiction des risques cardiovasculaires.
Des chercheurs s’intéressent de plus en plus à l’optimisation des protocoles d’imagerie et à l’intégration de nouvelles technologies. Une récente analyse a mis en évidence une augmentation significative du recours aux TDM crâniens dans les services d’urgence, soulevant des questions quant à leur pertinence dans tous les cas. L’étude complète est disponible ici.
Parallèlement, les progrès en matière d’imagerie moléculaire offrent de nouvelles perspectives dans la lutte contre le cancer. Des investigations explorent l’intérêt de la tomographie par émission de positons/tomodensitométrie au PSMA (TEP/TDM PSMA) pour une stadification plus précise du cancer de la prostate, notamment pour détecter l’extension de la tumeur au-delà de la prostate et l’atteinte des ganglions lymphatiques. Plus d’informations sur l’utilisation de la TEP/TDM PSMA.
L’intelligence artificielle (IA) joue également un rôle croissant dans l’interprétation des images médicales. Des recherches récentes suggèrent que l’évaluation quantitative du volume de plaque non calcifiée (NCPV) à l’aide de l’IA pourrait fournir des informations complémentaires aux scores de calcification coronarienne traditionnels pour mieux évaluer le risque de maladies cardiovasculaires. Les détails de cette étude sont disponibles en ligne.
Enfin, l’essor des grands modèles de langage (LLM) suscite un vif intérêt dans le domaine de la radiologie. Les chercheurs étudient leur potentiel pour automatiser certaines tâches, améliorer la précision des diagnostics et faciliter la communication entre les professionnels de santé. Les dernières découvertes sur les LLM en radiologie ont été présentées lors de la Conférence RSNA.
Une étude récente portant sur des patientes atteintes de sclérose systémique a démontré que la combinaison de la tomodensitométrie par comptage de photons et de l’analyse automatisée de la texture pulmonaire (LTA) permettait une meilleure détection de la maladie pulmonaire interstitielle (MPI) tout en réduisant significativement la dose de radiation (70 % en moyenne) par rapport à l’association d’une TDM standard et de la LTA. Les résultats de cette étude sont accessibles ici.
Retrouvez ci-dessous une vidéo récapitulative de l’analyse hebdomadaire de Imagerie diagnostique.
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