Intelligence artificielle

Aux JFR, un état de l’art exhaustif de l’IA générative en radiologie en 2024

Modèles de fondation, images synthétiques, structuration automatisée des comptes-rendus... à l'occasion des Journées francophones de radiologie, le 7 octobre, le radiologue Guillaume Herpe a détaillé les applications à l'étude ainsi que les derniers résultats des IA génératives dans différents domaines de l'imagerie médicale.

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Aujourd'hui à 7:00, mise à jour aujourd'hui à 17:10 Lecture 6 min.

Dans son laboratoire DACTIM à Poitiers, Guillaume Herpe travaille à passer d'un examen IRM en T1 (à gauche) à une image synthétique en T2 modellisée par IA (à droite). « Ça ouvre des perspectives, comme une meilleure évaluation de l’œdème ou l'accélération des séquences », détaille-t-il. © Capture d'écran jfr.plus | diaporama Guillaume Herpe

Depuis 2018, l'essor des systèmes d'intelligence artificielle (IA) générative 1 n'en finit plus de révolutionner l'imagerie médicale. Leur boom est encore plus marqué depuis le lancement du grand modèle de langage 2 (ou LLM) ChatGPT, lancé en 2022. Lors des Journées francophones de radiologie (JFR 2024), le 7 octobre 2024, Guillaume Herpe, radiologue au CHU de Poitiers (86) et directeur médical d’Incepto, a donc proposé un tour d'horizon de ce que permettent déjà les IA génératives au quotidien en imagerie. Il a aussi développé les dernières actualités scientifiques concernant leurs applications potentielles en radiologie.

Des logiciels qui analysent et produisent images comme textes

Le radiologue a commencé par rappeler les grands principes des IA génératives : « Leurs fonctions d’extraction, de transformation et de création de l'information sont liées et peuvent utiliser du texte ou de l’image ». Par ces profondes interactions image-texte en entrée et en sortie, des IA génératives

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Notes

1 : Une IA générative désigne une IA relevant de l’apprentissage profond qui est capable de générer du texte, des images ou d’autres contenus complexes en réponse à des lignes de commandes, ou prompts (définition tirée de notre lexique sur les termes de l’IA en radiologie).

2 : Un grand modèle de langage (ou LLM, pour large language model) est un modèle de fondation pouvant comprendre et générer des textes en langage naturel, selon l’entreprise informatique américaine IBM.

3 : Un modèle de fondation est une IA générative développée sur un ensemble de données dont la quantité et la diversité sont particulièrement importantes, et qui peut réaliser une grande diversité de tâches distinctes, selon la définition qu’en donne la Commission nationale de l’informatique et des libertés (CNIL).

Bibliographie

  1. Ma J, He Y, Li F, et al (2024) Segment anything in medical images. Nature Communications 15:654 https://doi.org/10.1038/s41467-024-44824-z.
  2. Suh PS, Shim WH, Suh CH, et al (2024) Comparing Diagnostic Accuracy of Radiologists versus GPT-4V and Gemini Pro Vision Using Image Inputs from Diagnosis Please Cases. Radiology 312:1 https://doi.org/10.1148/radiol.240273.
  3. Brin D, Sorin V, Barash Y, et al (2024) Assessing GPT-4 multimodal performance in radiological image analysis. European Radiology https://doi.org/10.1007/s00330-024-11035-5.
  4. Lee JH, Han IH, Kim DH, et al (2020) Spine Computed Tomography to Magnetic Resonance Image Synthesis Using Generative Adversarial Networks : A Preliminary Study. Journal of Korean Neurosurgical Society 63:386–396. https://doi.org/10.3340/jkns.2019.0084.
  5. Chambon P, Bluethgen C, Delbrouck J-B, et al (2022) RoentGen: Vision-Language Foundation Model for Chest X-ray Generation. Preprint arXiv https://arxiv.org/abs/2211.12737.
  6. Khosravi B, Li F, Dapamede T, et al (2024) Synthetically enhanced: unveiling synthetic data’s potential in medical imaging research. eBioMedicine 104:105174. https://doi.org/10.1016/j.ebiom.2024.105174.
  7. Lyo S, Mohan S, Hassankhani A, et al (2024) From Revisions to Insights: Converting Radiology Report Revisions into Actionable Educational Feedback Using Generative AI Models. Journal of Imaging Informatics in Medicine https://doi.org/10.1007/s10278-024-01233-4.
  8. Hu D, Liu B, Zhu X, et al (2023) Zero-shot information extraction from radiological reports using ChatGPT. International Journal of Medical Informatics 183:105321 https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2023.105321.
  9. Kim W (2024) Seeing the Unseen: Advancing Generative AI Research in Radiology. Radiology 311:2 https://doi.org/10.1148/radiol.240935.

Mots-clés

algorithmes innovation intelligence artificielle ChatGPT

4 octobre 2024 au 7 octobre 2024

Journées francophones de radiologie 2024

Congrès
Palais des congrès de Paris, 2 place de la Porte Maillot, Paris, France, 75017, Île-de-France

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