Écoresponsabilité

L’imagerie médicale se met au vert

À l'image de la société, le monde de la radiologie se convertit peu à peu au développement durable. Face à cette problématique émergente et aux enjeux environnementaux actuels, les professionnels de l'imagerie prennent progressivement conscience de leur rôle à jouer sur la scène de l'écoresponsabilité.

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Le 21/09/21 à 7:00, mise à jour aujourd'hui à 14:11 Lecture 5 min.

« La consommation d'énergie des scanners et IRM représentait 4 % de la consommation énergétique annuelle totale de notre hôpital », rapportent les auteurs d’une étude parue en 2020 dans Radiology (photo d'illustration).. © Xavier Chambon d'après Benjamin Bassereau

Longtemps ignorée ou reléguée en queue de peloton des problématiques, l’écoresponsabilité commence faire son chemin dans le monde de l'imagerie médicale. Dans la société, la notion de développement durable s’est installée au quotidien, les habitudes changent, de nouveaux réflexes apparaissent, et la communauté radiologique veut prendre le train en marche.
Et pour cause. Dans un domaine peuplé d’équipements lourds énergivores, et où le stockage et le transfert de téraoctets de données sont des composantes majeures, la spécialité affiche une marge de progression considérable en matière d’écoresponsabilité. Le développement durable sera d’ailleurs une thématique centrale des Journées francophones de radiologie (JFR) 2021, sous l’impulsion d’Hélène Vernhet-Kovacsik, la présidente du congrès. « En radiologie, les enjeux sur l’écoresponsabilité sont réels, constate-t-elle. Nous sommes tous sympathisants mais pas tous acteurs. Or notre façon de consommer peut changer les choses. » À l’issue de

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Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

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Bibliographie

  1. Prasanna P. M., Siegel E., Kunce A. et coll., « Greening Radiology », JACR, novembre 2011, vol. 8, n° 11, p. 780-784. DOI : 10.1016/j.jacr.2011.07.017.
  2. MCCarthy C. J., Gerstenmaier J. F., O’Neill A. C. et coll., « « EcoRadiology » – Pulling the plus on wasted energy in the radiology department », Academic Radiology, décembre 2014, vol. 21, n° 12, p. 1563-1566. DOI : 10.1016/j.acra.2014.07.010.
  3. Heye T., Knoerl R., Wehrle T. et coll., « The energy consumption of radiology: Energy and cost saving opportunities for CT and MRI operation », Radiology, mars 2020, vol. 295, n° 3, p. 593-605. DOI : 10.1148/radiol.2020192084.
  4. Martin M., Mohnke A., Lewis G. M. et coll., « Environmental impacts of abdominal imaging: a pilot investigation », JACR, octobre 2018, vol. 15, n° 10, p. 1385-1 393. DOI : 10.1016/j.jacr.2018.07.015.
  5. Schoen J., McGinty G. B., Quirk C. et coll., « Radiology in our changing climate: A call to action », JACR, juillet 2021, vol. 18, n° 7, p. 1041-1043. DOI : 10.1016/j.jacr.2021.02.009.

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Des chercheurs ont développé et validé un modèle de deep learning entièrement automatisé pour détecter et mesurer les masses surrénaliennes sur des scanners abdominaux injectés. Le modèle a le potentiel d’améliorer les taux de détection des lésions et de faciliter leur prise en charge précoce, indique l'étude.

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