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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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.

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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.

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L'évaluation préopératoire par IRM permettrait une mesure précise des lésions de carcinome canalaire in situ (CCIS) et a un taux de chirurgie conservatrice du sein plus élevé chez les patientes atteintes de CCIS. Cependant, l'évaluation préopératoire n'a pas d'impact sur le contrôle local de la maladie. (Etude)

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