Les 5 lames de fond de l’imagerie : épisode 1 – l’aide à l’interprétation

Le métier de radiologue est en train de changer : nous assistons à la formation de 5 lames de fond, puissantes.

Evoquons aujourd’hui la première, celle que tout le monde a vu : elle vient de la performance des outils d’intelligence artificielle dans la reconnaissance d’image.

Qu’est-ce qui se cache derrière ce gros mot parfois fourre-tout qu’est « l’intelligence artificielle » ? Dans le monde de la reconnaissance d’image, c’est la mise en pratique d’algorithmes dits d’apprentissage, imaginés il y a un demi-siècle et que la technologie des réseaux de neurones et la puissance de calcul a permis de concrétiser.

Or, dans le monde de l’intelligence artificielle appliquée à l’imagerie médicale, les budgets engagés par les détenteurs de la puissance de calcul (Google, Amazon, Microsoft, IBM, NVIDIA…) sont sans commune mesure avec ce dont sont capables les constructeurs. L’on parle ici en milliards de dollars.

Résultat : une accélération forte des technologies d’amélioration d’image (NVIDIA avec CLARA®) ou d’interprétation (Google avec le Karolinska de Stockholm…). De ce fait, dans les domaines où ces acteurs investissent, les outils « d’assistance à l’interprétation » deviennent plus performants que les humains (cancer du sein, tumeur au cerveau, analyse des grains de beauté…).

Et cela va plus loin : certains outils permettent maintenant de faire de la prédiction du risque de cancer du sein et des établissements les utilisent déjà (Hôpital Américain de Paris, Institut Curie…) !

Les établissements précurseurs ont bien entendu eu à régler des enjeux légaux et technologiques.

Maintenant que ces technologies sont disponibles, combien de temps sera-t-il acceptable pour un patient de s’adresser à un radiologue qui n’utilise pas un tel outil ? A un hôpital qui ne lui promet pas la meilleure chance de détecter une tumeur ? Cela veut dire que les cabinets de radiologie et établissements de soins en général vont devoir s’adapter pour intégrer ces technologies. Si l’on ajoute à cela l’essor de la télé interprétation, on voit se dessiner, d’une part, la promesse d’une interprétation d’image de meilleure qualité, de nouvelles informations sur la prédiction et le risque de tumeur, et une évolution du métier de radiologue dans la manière de concevoir son organisation, ses outils, ses investissements, le travail avec ses collègues, l’organisation des gardes, la possibilité d’un cabinet piloté à distance pour les déserts médicaux…

Cela veut dire aussi recourir massivement au Cloud, mais cela méritera un développement à part entière.

Altao est fière d’accompagner dans cette mue technologique et organisationnelle aussi bien des projets en Afrique que des groupements de radiologues et établissements de santé en France, avec toujours deux préoccupations : l’amélioration de la santé et que l’intelligence artificielle soit mise au service des équipes, qu’il en soit fait une « intelligence collaborative ».

Retrouvez ci-après le lien vers l’article original : ici 

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