Prospective

L’arrivée de l’intelligence artificielle en imagerie médicale : les conséquences et les questions qui se posent

L’arrivée de l’intelligence artificielle (IA) en médecine est annoncée comme une révolution, un bouleversement des pratiques. Dans une série de trois articles, nous allons tenter de faire le point sur cette technique nouvelle et révolutionnaire qui arrivera bientôt en imagerie médicale. Ce deuxième article évoque les conséquences et les questions posées par cette irruption.

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Le 27/07/17 à 15:00, mise à jour hier à 15:22 Lecture 4 min.

L'arrivée de l'intelligence artificielle aura d'importantes conséquences sur la pratique de l'imagerie médicale. CC0 domaine public sur pixabay.com

La probabilité que l’intelligence artificielle (IA) s’impose en imagerie médicale dans les prochaines années est très grande. C’est même une quasi-certitude. Cette nouvelle révolution aura des conséquences multiples, de natures différentes et fortes. Au risque de faire un peu de science-fiction, nous allons tenter ici de passer en revue les principales.

Les pratiques seront transformées

En modifiant considérablement les fonctions de production, l’IA va bousculer les pratiques professionnelles. Les modes de fonctionnement des services d’imagerie seront transformés et de nouvelles organisations du travail apparaîtront.

Une productivité en hausse

L’IA automatisera l’interprétation des examens et la rédaction des comptes rendus[1],[2]. En conséquence, le rôle des radiologues changera. La machine interprétera à leur place, ou réalisera au moins une pré-interprétation.

Contrairement à celle de l’homme, la performance diagnostique de l’IA est constante. Cette dernière s’affranchit en effet des lim

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Notes

1. https://www.ibm.com/watson/health/imaging/ 2. siliconwadi.fr/19938/lintelligence-artificielle-pour-decrypter-les-irm-e

Auteurs

Hervé LECLET

SANTOPTA Groupe ESPRIMED

Médecin radiologue

Consultant en organisation en imagerie médicale

www.santopta.fr

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Le fil Docteur Imago

07 Août

16:00

Pour la détection du cancer du sein, les performances diagnostiques des protocoles d'IRM abrégée par rapport à l'IRM standard varient selon le protocole et le contexte clinique. La technique FAST conserve une sensibilité élevée, tandis que la combinaison FAST + ultrafast + T2W offre une spécificité supérieure dans un contexte diagnostique (étude).

14:30

72 % des patientes préfèreraient l'angiomammographie à l'IRM mammaire lorsque les performances diagnostiques sont comparables. Cette préférence est liée à une sensation de claustrophobie moindre, à une durée d'examen plus courte et à un niveau d'anxiété plus faible (étude).

7:10

La Société nord-américaine de radiologie (RSNA) annonce le lancement de son challenge IA pour l'imagerie du genou. Les modèles développés seront évalués sur leur capacité à détecter et à classer avec précision les anomalies du genou visibles à l'IRM. Les gagnants seront annoncés au prochain congrès de la RSNA qui se tiendra du 29 novembre au 3 décembre.
06 Août

16:00

L'arrêté du 4 août 2026 fixant le nombre d'étudiants de troisième cycle des études de médecine susceptibles d'être affectés, par spécialité et par subdivision territoriale au titre de l'année universitaire 2026-2027 a été publié au Journal Officiel. Pour la radiologie, le nombre d'internes est fixé à 266, et pour la médecine nucléaire à 44.

13:44

Des grands modèles de langage (LLM) seraient capables de générer, à partir des notes cliniques, des indications pertinentes en radiologie qui seraient plus complètes et plus factuelles que les indications émises par des cliniciens (étude).
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