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 15:20 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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09 Avr

13:17

Une étude pilote a évalué un outil d’IA (BoneView) capable de détecter les fractures liées à la maltraitance chez des enfants de moins de 5 ans, montrant une légère amélioration de sa précision après un premier réentraînement. Ces résultats préliminaires suggèrent qu’un entraînement supplémentaire pourrait permettre d’atteindre des performances cliniquement utiles et renforcer l’aide au diagnostic dans ce contexte.

7:11

Une étude prospective comparant la radiographie conventionnelle à une reconstruction avancée 3D montre que cette dernière détecte toutes les fractures des membres avec une sensibilité de 100 %, contre 46,7 % pour la méthode classique, tout en conservant une excellente spécificité et qualité d’image. Son utilisation aux urgences pourrait améliorer la précision diagnostique, réduire les examens complémentaires et accélérer la prise en charge des patients.
08 Avr

16:29

Les images monoénergétiques virtuelles, combinées à des algorithmes de réduction des artefacts métalliques créées à partir de scanners à comptage photonique (PCCT), permettent une excellente visualisation des anévrismes intracrâniens préalablement traités et des vaisseaux adjacents, indique une étude. L’extension de ces résultats à des applications cliniques préliminaires chez l’humain s’avère également possible.

14:28

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