Anticipation

ChatGPT, financement de l’innovation, limites techniques… Quel(s) avenir(s) pour l’IA en radiologie ?

À l'heure de ChatGPT et des logiciels d'aide au diagnostic, quelles conséquences pourrait avoir le développement de l'IA pour les radiologues à court et moyen terme ? C'est sur cette question que le radiologue grenoblois Arnaud Attyé a disserté à l'occasion de la cinquantième édition du congrès de la SFNR, le 30 mars 2023.

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Le 06/06/23 à 7:00, mise à jour le 11/09/23 à 13:24 Lecture 5 min.

Dans son ouvrage I.A., la plus grande mutation de l'histoire, l'ancien directeur de Google China Kai-Fu Lee classe la radiologie parmi les professions menacées par le développement de l'IA. « La sécurisation de notre métier passe par la personnalisation des soins et une sociabilité accrue », argue Arnaud Attyé. © François Mallordy | diaporama Arnaud Attyé

Pour entamer sa présentation sur « les scénarios de l'avenir de l'IA en radiologie » lors du congrès annuel de la Société française de neuroradiologie (SFNR), ce 30 mars 2023, Arnaud Attyé, radiologue au CH de Grenoble et fondateur de la start-up médicale GeodAIsics, a montré « la slide qu'utilisent les entreprises d'IA quand elles essaient de vendre leurs logiciels ». « En 10 ans, le nombre d’images en coupes par patient a été multiplié par 5. Les radiologues interprètent en moyenne une image toutes les 3 secondes, 46 % d'entre eux présentent des signes de burnout, et on estime à 40 millions par an le nombre d’erreurs diagnostiques en imagerie médicale, soit 3 à 5 % des examens », récite-t-il.

« Une IA entraînée peut reconnaître l’origine ethnique d'un patient »

Un peu vite présentée par des acteurs de la tech en sauveuse des radiologues, l'IA présente toutefois de sérieux inconvénients, pointe Arnaud Attyé. « À l'heure actuelle, les meilleurs informaticiens travaillant sur les réseaux

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Auteurs

François Mallordy

Journaliste rédacteur spécialisé

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Bibliographie

  1. Gichoya J. W., Banerjee I., Bhimireddy A. R. et coll., « AI recognition of patient race in medical imaging: a modelling study », The Lancet Digital Health, juin 2022, vol. 4, n° 6, p. e406-e414. DOI : 10.1016/S2589-7500(22)00063-2.
  2. Hirano H., Koga K. & Takemoto K., « Vulnerability of deep neural networks for detecting COVID-19 cases from chest X-ray images to universal adversarial attacks », Plos One, epub 17 décembre 2020. DOI : 10.1371/journal.pone.0243963.

Mots-clés

intelligence artificielle SFNR

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12 Sep

7:18

Jean-Philippe Masson, président de la FNMR, a reçu dans son centre d'imagerie à Carcassonne, le ministre chargé de la Santé et de l’accès aux soins, Yannick Neuder pour évoquer les déserts radiologiques et le protocole proposé par la CNAM. La FNMR a réaffirmé son opposition aux baisses tarifaires prévues et insisté sur la nécessité de mesures de pertinence, annonce la fédération sur le réseaux social Linkedin.

7:00

11 Sep

15:00

La reconstruction compensée en mouvement améliorerait « significativement » la qualité subjectives des images en réduisant les artefacts en angioscanner coronaire (CCTA) comparée à la reconstruction standard à 78 % d'intervalle RR. Une technique qui permet, selon l'étude retrospective, une meilleur interprétabilité de l'image diagnostic chez les patients orientés pour CCTA et ce dans la plupart des fréquences cardiaques et des grands vaisseaux (moins de 1,5 mm).

15:00

13:12

Une étude montre qu’un protocole basé sur le dossier médical électronique de suivi des découvertes fortuites en imagerie a permis de résoudre plus de 99 % des 25 000 cas sur 9 ans. Elle souligne l’importance d’un système structuré face à la hausse des examens d’imagerie.

7:30

Des repères sur le diagnostique des maladies neurodégénératives en IRM et TEP-TDM au FDG ont été publié début septembre dans Springernature. Selon les deux chercheurs, ces recommandations sont à appliquer en complément d’équipes médicales complètes et multidisciplinaires pour « fournir des informations pertinentes aux patients et aux familles ».
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