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 hier 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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27 Nov

7:10

L’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus intégrée dans la recherche et la pratique en radiographie. Selon une étude parue dans Radiography, GenAI et les LLM offrent des opportunités transformatrices pour la recherche en radiographie à travers plusieurs étapes, de la conception de l’étude à la diffusion. Leur intégration exige toutefois une validation rigoureuse et des garanties éthiques pour limiter les biais, les erreurs et les risques liés à la confidentialité.

14:29

Une étude a évalué sept modèles LLM en open-source pour la synthèse des rapports radiologiques de patients ayant été victime d'un AVC ischémique aigu. Quatre modèles ont résumé efficacement des comptes rendus et pourraient être intégrés dans des flux radiologiques.

11:15

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7:28

Si l'intelligence artificielle est très prometteuse chez l'adulte pour la détection et la caractérisation des nodules, ce n'est pas le cas sur les nodules pulmonaires pédiatriques, selon une récente étude. Celle-ci souligne la nécessité d'avoir une IA spécifique à la pédiatrie.    
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