RSNA 2020

« Les données cliniques doivent être traitées comme une forme de bien public »

Le 30 novembre dernier, une session du RSNA 2020 était dédiée aux considérations éthiques qui entourent l'intelligence artificielle. Un radiologue américain a proposé un cadre pour l'utilisation et le partage des données cliniques d'imagerie, avec pour objectif l’amélioration de la qualité des soins.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 14/01/21 à 8:00, mise à jour aujourd'hui à 15:05 Lecture 3 min.

« Il est éthique de partager des données avec les industriels à partir du moment où la confidentialité est assurée, où les organisations réceptrices acceptent le rôle de « responsable des données », adhèrent à un accord d‘utilisation des données et ne les partagent pas davantage », énumère David Larson. capture d'écran RSNA 2020

Comment utiliser, partager et diffuser les données cliniques d'imagerie en intelligence artificielle ? Dans quelles conditions ? Suivant quelles règles ? Ces questions éthiques étaient au cœur d'une session du congrès 2020 de la Société nord-américaine de radiologie (RSNA). David Larson, professeur de radiologie à la faculté de médecine de l’université de Stanford, en Californie, a partagé sa vision des enjeux éthiques dans ce domaine : « Les données cliniques sont acquises en premier lieu pour le soin. Toutefois, le développement de l’IA augmente le potentiel d’utilisations secondaires de ces données. Cela soulève des questions éthiques. » Le radiologue américain remarque que contrairement aux technologies d’IA, qui se développent rapidement, les cadres légaux, réglementaires et éthiques mettent du temps à se mettre en place. Lui-même a proposé un cadre éthique pour l’utilisation des données cliniques d’imagerie en IA. Ses travaux ont fait l’objet d’une publication en mars 2020 dans l

Il vous reste 80% de l’article à lire

Docteur Imago réserve cet article à ses abonnés

S'abonner à l'édition
  • Tous les contenus « abonnés » en illimité
  • Le journal numérique en avant-première
  • Newsletters exclusives, club abonnés

Abonnez-vous !

Docteur Imago en illimité sur desktop, tablette, smartphone, une offre 100% numérique

Offre mensuelle 100 % numérique

23 €

par mois

S’abonner à Docteur Imago

Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Larson D. B., Magnus D. C., Lungren M. P. et coll., « Ethics of using and sharing clinical imaging data for artificial intelligence: a proposed framework », Radiology, mars 2020, vol. 295, n° 3. DOI : 10.1148/radiol.2020192536.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

7:30

Une étude montre que la TEP-IRM ciblant la protéine d'activation des fibroblastes (FAP) détecte davantage de lésions suspectes d’endométriose que l’IRM conventionnelle, soutenant son intérêt comme outil complémentaire pour l’évaluation préopératoire.
11 Juin

16:00

L’ASNR a été informée d’une erreur de radiothérapie, classée au niveau 2 de l’échelle ASN-SFRO, survenue en mars 2026 au CHU de Saint-Étienne (42). Une dose de 9 Gy destinée à une vertèbre atteinte d’une métastase a été administrée par erreur à la vertèbre voisine saine en raison d’un mauvais positionnement du patient.

13:00

Des modèles d’intelligence artificielle évalués pour la classification de la malignité des nodules pulmonaires au scanner thoracique ont montré une sensibilité élevée (88 %) mais une spécificité modérée (75 %), soutenant un rôle potentiel dans les stratégies d’exclusion d'un cancer pulmonaire étude).

9:30

Selon une étude publiée dans The Journal of Nuclear Medicine, un nouveau système de TEP-TDM à champ de vision à long axe (LAFOV), utilisant des détecteurs de 30 mm au germanate de bismuth (BGO) avec des photomultiplicateurs au silicium offre une qualité d’image supérieure à la TEP-TDM à champ de vision court-axial (SAFOV) malgré des réductions marquées du temps d’acquisition, avec des caractéristiques de bruit comparables sur plusieurs radiopharmaceutiques.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR