L’intelligence artificielle est de plus en plus étudiée dans l’imagerie gynécologique. En juin 2026, des chercheurs ont présenté Female-RHINO, un cadre de recherche conçu pour réaliser une analyse quantitative de l’IRM pelvienne et produire des comptes rendus structurés.

Le système associe une communication avec l’IRM et des modèles d’apprentissage profond capables de segmenter les structures et d’identifier des repères anatomiques afin d’obtenir des biomarqueurs quantitatifs. Le travail a été évalué sur plus de 500 examens multicentriques provenant de différents appareils, fabricants et protocoles.

Que peut apporter l’automatisation ?

Des mesures plus standardisées pourraient réduire la variabilité entre observateurs et faciliter la comparaison des examens. Elles pourraient également rendre certains paramètres anatomiques plus reproductibles et plus faciles à suivre dans le temps.

Une technologie encore en recherche

Les résultats sont prometteurs, mais Female-RHINO reste un outil de recherche et ne doit pas être considéré comme un remplacement de l’évaluation spécialisée. Des validations supplémentaires et une évaluation rigoureuse de la sécurité et de l’utilité clinique sont nécessaires avant une utilisation courante.

Source : Bhatia et al., Female-RHINO, 23 juin 2026.