comment l’IA est devenue l’outil indispensable des radiologues

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Scanners, IRM, Ă©chographie
 Depuis cinq ans, l’intelligence artificielle s’infiltre dans l’imagerie mĂ©dicale. À tel point qu’industriels, radiologues et start-ups ne jurent plus que par elle.

À l’HĂŽpital de la Fondation Rothschild, dans le nord de Paris, la ligne verte imprimĂ©e sur le sol amĂšne Ă  l’Ă©tage de l’imagerie. Qu’il faudrait peut-ĂȘtre renommer Ă©tage de l’intelligence artificielle.

Dans la salle des IRM (imagerie par rĂ©sonance magnĂ©tique), deux machines de la marque japonaise Canon sont installĂ©es depuis un peu plus d’un an. Ces deux IRM ont tout d’un appareil classique sauf qu’un puissant systĂšme d’intelligence artificielle y a Ă©tĂ© intĂ©grĂ© par Canon Medical France, entitĂ© nĂ©e de la fusion, en 2018, de la cĂ©lĂšbre marque d’appareils photos et de Toshiba Medical Systems, acteur historique de la radiologie.

Améliorer la qualité des images

Que les patients se rassurent, il ne s’agit pas, ici, de remplacer les radiologues mais plutĂŽt de faciliter leur travail. En effet, Canon Medical dĂ©veloppe des machines qui amĂ©liorent la qualitĂ© des images, souvent parasitĂ©es par du “bruit”.

“L’intelligence artificielle va amĂ©liorer la qualitĂ© des images et nous permettre par ce biais-lĂ  d’avoir des images plus facilement interprĂ©tables et qui vont ĂȘtre parfois plus informatives pour le radiologue”, observe Julien Sanatovsky, chef de service adjoint du service d’imagerie de l’HĂŽpital de la Fondation Rothschild.

A gauche, une image sans amélioration de la qualité par intelligence artificielle, à droite, une image améliorée. Les cercles rouges entourent des lésions (tùches blanches) dans le cadre du diagnostic d'une sclérose-en-plaque.
A gauche, une image sans amĂ©lioration de la qualitĂ© par intelligence artificielle, Ă  droite, une image amĂ©liorĂ©e. Les cercles rouges entourent des lĂ©sions (tĂąches blanches) dans le cadre du diagnostic d’une sclĂ©rose-en-plaque. © Fondation Rothschild

En plus d’aider les mĂ©decins, cĂŽtĂ© patients, aussi, les bĂ©nĂ©fices sont importants.

“Les patients ne voient pas directement l’IA mais les examens sont plus courts et le diagnostic autant voire plus fiable qu’auparavant”, dĂ©taille le docteur LoĂŻc Duron, radiologue Ă  la Fondation Rothschild.

Il met notamment en perspective le besoin croissant de ce type d’examens. D’autant plus que selon les derniers chiffres publiĂ©s, il n’y aurait que 9,2 mĂ©decins spĂ©cialisĂ©s en radiologie et en imagerie mĂ©dicale pour 100.000 habitants.

Et rĂ©pondre Ă  cette demande croissante a un coĂ»t. “Pour une IRM, on est autour d’un million d’euros, plus ou moins, selon les fonctionnalitĂ©s. Et pour un scanner, le prix varie entre 300.000 et un million d’euros”, prĂ©cise François Vorms, directeur gĂ©nĂ©ral de Canon Medical France. Les machines Canon sont aujourd’hui dĂ©ployĂ©es dans environ 140 pays.

Autonomiser les process

À l’Institut Gustave Roussy, Ă  Villejuif (Val-de-Marne), la Professeure Nathalie Lassau, radiologue et vice-prĂ©sidente de la SociĂ©tĂ© française de radiologie (SFR), a vu l’intelligence artificielle arriver dans son mĂ©tier il y a un peu plus de cinq ans. Avec son Ă©quipe, composĂ©e d’Ă©tudiants et Ă©tudiantes en Ă©cole d’ingĂ©nieur et en mĂ©decine, elle travaille sur l’amĂ©lioration du diagnostic de la charge tumorale, accompagnĂ©e de l’industriel Guerbet.

“Sur ce scanner, par exemple (elle pointe une image du doigt, ndlr), on a des outils qui permettent de segmenter. Il y a quasiment 200 mĂ©tastases. On ne peut pas demander Ă  un radiologue de toutes les contourer et d’essayer de les analyser”, explique-t-elle.

A l'Institut Gustave Roussy, la Pr. Nathalie Lassau développe des outils pour améliorer la détection des métastases
A l’Institut Gustave Roussy, la Pr. Nathalie Lassau dĂ©veloppe des outils pour amĂ©liorer la dĂ©tection des mĂ©tastases © BFM Business

L’objectif, Ă  terme, est donc d’amĂ©liorer le diagnostic et, par consĂ©quent, de mieux adapater les traitements, en particulier pour les cancers. Et lorsqu’on demande Ă  la vice-prĂ©sidente de la SFR s’il y aura toujours un mĂ©decin pour faire nos IRM, sa rĂ©ponse est plutĂŽt claire:

“Il y aura toujours un radiologue derriĂšre pour tamponner et faire une analyse, c’est sĂ»r. MĂȘme moi je n’aimerais pas qu’il n’y ait pas d’humains pour rĂ©aliser mon scanner ou mon IRM.”

DĂ©velopper “le ChatGPT de la radiologie”

Les intelligences artificielles ne remplaceront donc pas les mĂ©decins en chair en os. En revanche, le nombre d’outils qui se dĂ©veloppent accĂ©lĂšre. Rien que l’annĂ©e derniĂšre, en France, sur toutes les start-ups spĂ©cialisĂ©es dans l’IA, 15% opĂ©raient dans la santĂ©. Outre-Atlantique, sur 521 dispositifs mĂ©dicaux compatibles avec de l’IA autorisĂ©s par la Food and Drug Administration, 391 concernent la radiologie elle-mĂȘme, soit 75%.

Paul HĂ©rent est radiologue et a co-fondĂ© Raidium, une start-up spĂ©cialisĂ©e dans l’imagerie mĂ©dicale. Dans l’incubateur de l’hĂŽpital Cochin, Ă  Paris, avec son Ă©quipe, il collecte des donnĂ©es. Beaucoup de donnĂ©es. Des images issues des dossiers de 150.000 patients en France, afin de dĂ©velopper un outil, dans les annĂ©es Ă  venir, qu’il espĂšre ĂȘtre “le ChatGPT de la radiologie”. L’objectif est de permettre une prise en charge plus prĂ©coce de maladies potentiellement mortelles :

“Dans la NASH (stĂ©ato-hĂ©patite non alcoolique), la pathologie liĂ©e au foie gras, il y a des enjeux Ă  se passer de la biopsie. Et donc on peut faire de la biopsie virtuelle avec des algorithmes qui facilient cette analyse en utilisant l’imagerie”, avance Paul HĂ©rent.

Fin juin, la start-up française Gleamer a, elle, levĂ© 27 millions d’euros, en proposant une solution de semi-automisation du diagnostic. Un Ă©lan des investisseurs qui ne devrait pas s’essouffler. Selon un cabinet britannique, le marchĂ© de l’IA dans le domaine de la santĂ© devrait avoisiner, Ă  l’Ă©chelle globale, les 10 milliards de dollars en 2025.

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