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 15:10 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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03 Avr

16:34

L’Association européenne de médecine nucléaire (EANM) et la Société de médecine nucléaire et d’imagerie moléculaire (SNMMI) ont publié des recommandations conjointes sur l’utilisation de l’imagerie cérébrale TEP tau chez les patients suspectés de maladie d’Alzheimer.

13:30

Une étude publiée dans AJR souligne que les radiologues et l’IA ont atteint une sensibilité sous-optimale pour la détection des anomalies pulmonaires interstitielles (ILA) en radiographie, bien que de haute spécificité. Les résultats ne soutiennent donc pas le dépistage radiographique de l’ILA, qu’il s’agisse d’une interprétation radiologue ou d’une IA.

7:43

La reconstruction avancée tridimensionnelle (AR) améliore significativement la précision diagnostique des fractures des membres par rapport à la radiographie conventionnelle tout en maintenant une haute qualité d’image, conclut une étude publiée dans Emergency radiology. « Son intégration dans les flux de travail des urgences pourrait réduire le besoin d’imagerie supplémentaire et accélérer la prise de décision clinique », selon les chercheurs.

14:09

Un essai contrôlé randomisé multicentrique a évalué si la priorisation des radiographies thoraciques par intelligence artificielle réduisait les délais de diagnostic du cancer du poumon, sans observer d’amélioration significative des délais vers le scanner, le diagnostic, l’orientation ou le traitement. Ainsi, la priorisation des examens par IA dans ce contexte n’apporte pas de bénéfice clinique mesurable, selon une étude publiée dans Nature Medicine.
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