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.

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SFNR intelligence artificielle

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Les tarifs hospitaliers afficheront une augmentation de 0,5 % en 2025 pour le secteur public comme pour le privé, annonce le Gouvernement dans un communiqué. « Cette hausse s’applique aux soins de médecine, chirurgie, obstétrique (MCO), comme aux soins médicaux de réadaptation (SMR). »

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Un système d’IA marqué CE conçu pour la détection du cancer du sein sur les mammographies de dépistage a bien fonctionné pour identifier les cas négatifs et les cas de cancer, constate une étude parue dans European Radiology. Ce système peut être utilisé pour réduire la charge de travail des radiologues et potentiellement augmenter la sensibilité de la mammographie, suggèrent les auteurs.

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Une enquête prospective menée de juin 2023 à mars 2025, auprès de 258 médecins en exercice en Allemagne, a analysé leurs préférences en matière de comptes rendus de radiologie. Selon l’enquête, parmi les spécialités étudiées, les chirurgiens ont signalé le plus haut niveau d’insatisfaction. L’intégration de l’imagerie dans les réunions interdisciplinaires pourrait par ailleurs améliorer davantage la compréhension des comptes-rendus de radiologie par les médecins traitants.
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