Ludovic BORDAS – Responsable IRM du Médipôle de Nanterre chez Radiologie Paris Ouest

L’intelligence artificielle (IA) fait couler beaucoup d’encre, anime les passions et les espérances, mais comment cette technologie va-t-elle s’installer d’un point de vue pratique dans nos services d’imagerie ?

Le modèle économique de l’IA semblant s’orienter vers le pay-to-use, l’hypothèse la plus probable est celle de l’IA d’aide au diagnostic qui sera physiquement matérialisée par l’intermédiaire d’un serveur d’anonymisation.

En effet, les calculateurs nécessaires pour traiter de si colossales sources d’information afin d’en extraire du sens sont excessivement onéreux. L’achat d’un tel matériel informatique dans chaque service de radiologie serait déraisonnable économiquement à l’heure actuelle.

Le serveur d’anonymisation sera donc chargé de faire le nécessaire concernant la confidentialité des données pour le transit des data entre la structure ayant réalisé les images radiologiques et les serveurs de calculs informatiques de l’entreprise prestataire, mais également pour le chemin inverse, afin d’obtenir les résultats des calculs.

Les documents résultants pourront ensuite être intégrés sur le dossier du patient sur le RIS et le PACS afin d’y être consultés et validés par le radiologue.

Ce serveur d’anonymisation prendra donc la forme habituelle d’un nœud DICOM sur lequel le radiologue ou le manipulateur pourra décider de pousser tout ou partie de ses examens.

Les temps de calculs actuels en IA sont très variables et peuvent vite avoisiner plusieurs minutes à quelques heures par image, mais les progrès constants de l’informatique permettront de gagner toujours plus de temps.

En 2019, peu de sociétés proposent de réelles solutions commerciales et leurs algorithmes ne sont capables, pour le moment, de répondre qu’à une question simple telle que la détection de fractures ou de foyers pulmonaires sur une radiographie ou encore de cancers du sein sur une mammographie…

Encore beaucoup de produits sont en phase de recherche depuis de nombreuses années et n'ont pas encore été démontrés comme étant sûrs ou efficaces pour une utilisation clinique.

Il faut aussi également garder en tête que les réponses de l’IA ne sont pas binaires, mais s’apparentent plus à une probabilité comprise entre 0 et 100%. L’IA rendra des services, fera certainement gagner du temps, mais ne résoudra pas tous les problèmes d’un coup de baguette magique.

Par ailleurs, il faudra que les régimes de responsabilité se mettent en place en cas d’erreurs liées à l’IA.

Malgré tout, il est certain que l’avenir apportera probablement de bonnes surprises et l’IA pourra également aider à la réalisation d’examens de qualité toujours croissante avec, par exemple, des techniques de reconstruction en IA des images en IRM à partir d’acquisitions très sous-échantillonnées, permettant ainsi des temps de séquence beaucoup plus courts (projet fastMRI porté par le géant Facebook), ou encore une soustraction du bruit par l’IA sur des TDM réalisés en ultra-low dose.

Nous sommes aux portes d’un nouveau changement dans l’exercice de nos professions : l’IA va continuer à s’améliorer avec les progrès de l’informatique et la recherche et sera peut-être un jour un partenaire de notre quotidien professionnel…