Écoresponsabilité en IRM

« Épaissir les coupes de 1 mm ou utiliser des séquences avec IA permet de réduire de 30 % en moyenne la consommation électrique d’une IRM »

Au CHU de Brest, une étude a analysé les déterminants et les leviers de gestion de la consommation électrique des IRM en neuroradiologie. Les services peuvent notamment jouer sur l’épaisseur des coupes, les paramètres de l’appareil, et faire appel à l'intelligence artificielle pour économiser de précieux kilowatts.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 02/04/24 à 7:00, mise à jour le 02/04/24 à 7:46 Lecture 5 min.

Mateusz Chodorowski et l’équipe du CHU de Brest ont élaboré un protocole d’IRM cérébrale « basse consommation », en adaptant le débit d’absorption spécifique (SAR), le bruit et la pente des gradients (photo d'illustration). © Carla Ferrand

Selon un rapport suisse publié en 2020 [1], une meilleure gestion des modes d’activité des IRM pourrait permettre d’économiser jusqu’à 30 % d’électricité. Mais qu’en est-il de la consommation pendant les examens ? Au CHU de Brest, Mateusz Chodorowski, médecin radiologue, a travaillé sur ce sujet dans le cadre de sa thèse de médecine. Ses résultats ont fait l’objet d’un article paru dans Journal of Neuroradiology [2] fin 2023. « Des études ont montré que la radiologie est de loin la principale consommatrice d’énergie dans le secteur de la santé. Quand j’ai commencé ma thèse, on ne s’était pas encore demandé comment on pourrait s’améliorer dans ce domaine », se souvient-il.

La consommation scrutée minute par minute

Dans un premier temps, il a analysé en détail la consommation des deux IRM de son service : une 1,5 T, en fonctionnement depuis 10 ans et une 3 T installée en 2023. « Nous disposons d’un logiciel qui enregistre la moyenne de toutes les consommations minute par minute », expl

Il vous reste 87% de l’article à lire

Docteur Imago réserve cet article à ses abonnés

S'abonner à l'édition
  • Tous les contenus « abonnés » en illimité
  • Le journal numérique en avant-première
  • Newsletters exclusives, club abonnés

Abonnez-vous !

Docteur Imago en illimité sur desktop, tablette, smartphone, une offre 100% numérique

Offre mensuelle 100 % numérique

23 €

par mois

S’abonner à Docteur Imago

Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Suisse Energie, « Rapport final. Efficacité énergétique des équipements médicaux-IRM, scanners, appareils de radiographie », 14 août 2020, https://pubdb.bfe.admin.ch/fr/publication/download/10159
  2. Chodorowski M., Ognard J., Rovira À. et al, « Energy consumption in MRI: Determinants and management options », Journal of Neuroradiology, mars 2024, vol. 51, n° 2, p. 182-189. DOI : 10.1016/j.neurad.2023.12.001.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Docteur Imago

13:31

Un réseau de neurones convolutifs (CNN) a été entraîné à détecter automatiquement les zones floues en mammographie dans des régions pertinentes pour le diagnostic. Ce modèle, s'il était implémenté en pratique clinique, pourrait fournir un retour utile aux MERM afin de réaliser rapidement de meilleures prises de vue qui soient de haute qualité, selon une étude rétrospective.

7:31

Un état de l'art en français sur la biopsie pulmonaire percutanée sous scanner présentant ses indications, ses contre-indications et les bonnes pratiques dans ce domaine a été publié le 14 novembre en accès libre dans le Journal d'imagerie diagnostique et interventionnelle.
20 Nov

16:01

Les séquences ciné en IRM cardiaque reconstruites par apprentissage profond et acquises sur trois cycles cardiaques permettent de réduire le temps d’acquisition de plus de 50 % par rapport à la séquence référence sans apprentissage profond, et le tout sans différence dans la qualité d'image, selon une étude prospective menée sur 55 volontaires sains en IRM 1,5 T.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR