Écoresponsabilité en IRM

« Épaissir les coupes de 1 mm ou utiliser des séquences avec IA permet de réduire de 30 % en moyenne la consommation électrique d’une IRM »

Au CHU de Brest, une étude a analysé les déterminants et les leviers de gestion de la consommation électrique des IRM en neuroradiologie. Les services peuvent notamment jouer sur l’épaisseur des coupes, les paramètres de l’appareil, et faire appel à l'intelligence artificielle pour économiser de précieux kilowatts.

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Le 02/04/24 à 7:00, mise à jour le 02/04/24 à 7:46 Lecture 5min.

Mateusz Chodorowski et l’équipe du CHU de Brest ont élaboré un protocole d’IRM cérébrale « basse consommation », en adaptant le débit d’absorption spécifique (SAR), le bruit et la pente des gradients (photo d'illustration). © Carla Ferrand

Selon un rapport suisse publié en 2020 [1], une meilleure gestion des modes d’activité des IRM pourrait permettre d’économiser jusqu’à 30 % d’électricité. Mais qu’en est-il de la consommation pendant les examens ? Au CHU de Brest, Mateusz Chodorowski, médecin radiologue, a travaillé sur ce sujet dans le cadre de sa thèse de médecine. Ses résultats ont fait l’objet d’un article paru dans Journal of Neuroradiology [2] fin 2023. « Des études ont montré que la radiologie est de loin la principale consommatrice d’énergie dans le secteur de la santé. Quand j’ai commencé ma thèse, on ne s’était pas encore demandé comment on pourrait s’améliorer dans ce domaine », se souvient-il.

La consommation scrutée minute par minute

Dans un premier temps, il a analysé en détail la consommation des deux IRM de son service : une 1,5 T, en fonctionnement depuis 10 ans et une 3 T installée en 2023. « Nous disposons d’un logiciel qui enregistre la moyenne de toutes les consommations minute par minute », expl

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint

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Bibliographie

  1. Suisse Energie, « Rapport final. Efficacité énergétique des équipements médicaux-IRM, scanners, appareils de radiographie », 14 août 2020, https://pubdb.bfe.admin.ch/fr/publication/download/10159
  2. Chodorowski M., Ognard J., Rovira À. et al, « Energy consumption in MRI: Determinants and management options », Journal of Neuroradiology, mars 2024, vol. 51, n° 2, p. 182-189. DOI : 10.1016/j.neurad.2023.12.001.

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