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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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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12 Déc

7:53

Des chercheurs ont évalué l’incidence des cancers du poumon diagnostiqués dans les deux années suivant des recommandations émises par des radiologues pour un scanner thoracique dans les comptes rendus de scanner et d’IRM de la tête et du cou. Ils suggèrent que la fréquence de ces recommandations devrait être considérablement réduite (étude).

7:00

11 Déc

15:00

13:17

Dans une méta-analyse incluant sept études, des données montrent que le poids total et la surface corporelle sont les meilleurs prédicteurs de l’amélioration hépatique au scanner avec contraste, contrairement au poids maigre.

7:18

L’administration de glucagon et d’hyoscine-butylbromure ainsi que le volume de la vessie, n’ont montré aucune association significative avec les artefacts de mouvement lors de l’IRM prostatique T2W. De fait l’utilisation régulière d’antispasmodiques et le vidage de la vessie peuvent être reconsidérés lors de l’IRM prostatique, indique une revue systématique qui souligne la nécessité de stratégies de dosage personnalisées en scanner avec contraste amélioré.

7:00

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