Écoresponsabilité en IRM

« Épaissir les coupes de 1 mm ou utiliser des séquences avec IA permet de réduire de 30 % en moyenne la consommation électrique d’une IRM »

Au CHU de Brest, une étude a analysé les déterminants et les leviers de gestion de la consommation électrique des IRM en neuroradiologie. Les services peuvent notamment jouer sur l’épaisseur des coupes, les paramètres de l’appareil, et faire appel à l'intelligence artificielle pour économiser de précieux kilowatts.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 05/04/24 à 7:00 Lecture 5 min.
Reportage PSYMAC Lille

Mateusz Chodorowski et l’équipe du CHU de Brest ont élaboré un protocole d’IRM cérébrale « basse consommation », en adaptant le débit d’absorption spécifique (SAR), le bruit et la pente des gradients (photo d'illustration). © Carla Ferrand

Selon un rapport suisse publié en 2020 [1], une meilleure gestion des modes d’activité des IRM pourrait permettre d’économiser jusqu’à 30 % d’électricité. Mais qu’en est-il de la consommation pendant les examens ? Au CHU de Brest, Mateusz Chodorowski, médecin radiologue, a travaillé sur ce sujet dans le cadre de sa thèse de médecine. Ses résultats ont fait l’objet d’un article paru dans Journal of Neuroradiology [2] fin 2023. « Des études ont montré que la radiologie est de loin la principale consommatrice d’énergie dans le secteur de la santé. Quand j’ai commencé ma thèse, on ne s’était pas encore demandé comment on pourrait s’améliorer dans ce domaine », se souvient-il.

La consommation scrutée minute par minute

Dans un premier temps, il a analysé en détail la consommation des deux IRM de son service : une 1,5 T, en fonctionnement depuis 10 ans et une 3 T installée en 2023. « Nous disposons d’un logiciel qui enregistre la moyenne de toutes les consommations minute par minute », expl

Il vous reste 87% de l’article à lire

Tech 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 !

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

OFFRE DE LANCEMENT

1€

pendant 1 mois
puis 13 €/mois

S’abonner à Tech Imago

Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Suisse Energie, « Rapport final. Efficacité énergétique des équipements médicaux-IRM, scanners, appareils de radiographie », 14 août 2020, https://pubdb.bfe.admin.ch/fr/publication/download/10159
  2. Chodorowski M., Ognard J., Rovira À. et al, « Energy consumption in MRI: Determinants and management options », Journal of Neuroradiology, mars 2024, vol. 51, n° 2, p. 182-189. DOI : 10.1016/j.neurad.2023.12.001.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Tech Imago

06 Sep

13:30

Le score radiomique dérivé de l’IRM avec produit de contraste a montré une bonne performance pour prédire la réponse pathologique complète chez les femmes traitées pour un cancer du sein triple négatif, indique une étude publiée dans Radiology.

7:30

L’utilisation de modèles d’apprentissage automatique avec des images de scanner aide les cliniciens à prédire les anomalies pulmonaires interstitielles (ILA), selon une étude publiée dans Radiology.
05 Sep

13:31

Un questionnaire en ligne envoyé à des patients ayant subi une radiothérapie pour un cancer du sein précoce a révélé que les tatouages de radiothérapie à l’encre de Chine ont un impact négatif sur le bien-être émotionnel dans les mois et les années suivant l’examen chez de nombreuses personnes. (étude)

7:31

Une étude présentant une approche robuste pour classer les images d’échographie mammaire en catégories bénignes, malignes et normales, en utilisant l’architecture avancée de réseaux de neurones EfficientNet-B7, a jugé sa méthodologie efficace.
Tech Imago

GRATUIT
VOIR