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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23 Juil

7:19

Des séquences 3D isovolumétriques pondérées en T1 et en T2 du cerveau et du corps, sont au minimum recommandées en IRM post-mortem, suite à une enquête menée entre juillet à novembre 2024, par le groupe de travail post-mortem de la Société européenne de radiologie pédiatrique.

7:00

22 Juil

16:00

L'intensité maximale du signal dans les images cliniques pondérées T1 est associée à des concentrations de gadolinium plus faibles avec le gadopiclénol qu'avec les autres produits gadolinés, quelle que soit l'intensité du champ (étude).

14:00

La Société européenne de radiologie pédiatrique publie ses recommandations sur le protocole clinique d'IRM post-mortem fœtale et néonatale. Au minimum, des séquences isovolumétriques 3D pondérées en T1 et T2 du cerveau et du corps doivent être réalisées (étude).

7:30

Dans une décision du 22 mai 2025, l’Union nationale des caisses d’assurance maladie (UNCAM), modifie la liste des actes médicaux pris en charge. Parmi les changements : la prise en charge à 100 % d’un scanner thoracique pour le dépistage du cancer du poumon, et l’inscription provisoire d’actes de destruction de lésion de la prostate par ultrasons focalisés de haute intensité (HIFU).

7:00

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