Deep Learning et Radiographie des Urgences – Résultats d’étude | Mars 2023

Deep Learning et Radiographie des Urgences

“ASSESSMENT OF A COMBINED MUSCULOSKELETAL AND CHEST DEEP LEARNING-BASED DETECTION SOLUTION IN AN EMERGENCY SETTING”. ‍ ‍

A. Parpaleix | C. Parsy | M. Codari | M. Mejdoubi
Publication : mars 2023| European Journal of Radiology Open.
Partenaires : Milvue, Centre Hospitalier de Valenciennes et Arterys.

Environ 40% des patients qui consultent aux Urgences réalisent une imagerie médicale, la radiographie conventionnelle étant l’examen le plus fréquemment prescrit (71% des cas). Du fait du nombre important de patients et du nombre réduit de radiologues en milieu hospitalier, en moyenne 82% des radiographies d’urgence sont aujourd’hui interprétées en différé par les radiologues, plutôt que directement lors de l’examen d’urgence.

L’Intelligence Artificielle en imagerie médicale pourrait-elle aider les acteurs de l’urgence pour le tri et l’aide au diagnostic ?

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