Article réservé aux abonnésL’intelligence artificielle est de plus en plus présente dans notre quotidien. Notre ère est marquée par son évolution massive dans divers domaines (transport, santé, art, finance, éducation, sécurité etc…).
En santé, elle devient omniprésente. En imagerie médicale, elle est intégrée dans les logiciels d’acquisitions, les consoles de traitements et les machines d’imagerie. Les constructeurs (General Electric, Siemens, Philipps, Canon…) conçoivent des machines d’examen sensiblement différentes, avec leurs propres dispositifs et options de paramètres.
Avant la première utilisation d’un nouvel équipement, les ingénieurs d’application établissent des protocoles spécifiques et adaptés à l’usage des manipulateurs pour optimiser leur temps et leur travail au quotidien. Ainsi, les manipulateurs doivent s’adapter et être formés à l’utilisation de chaque machine dans les divers services dans lesquels ils travaillent et il en existe un grand panel. Les constructeurs améliorent sans cesse les pe
Intelligence artificielle
L’impact de l’IA appliquée à la pratique du manipulateur en imagerie
Concernant les manipulateurs en imagerie, ces outils ont considérablement changé leur pratique quotidienne. Ils les aident dans la préparation de patient sur la table d’examen, le centrage, le positionnement, mais aussi l’acquisition d’image. Pexels
Résumé
L’intelligence artificielle (IA) est de plus en présente dans le secteur de la santé et particulièrement en imagerie médicale. Intégrée dans des logiciels d’acquisitions, elle optimise le diagnostic, réduit les doses de radiotraceur et le temps des examens, améliorant ainsi la qualité des images et facilitant le travail des manipulateurs. Ces derniers doivent continuellement se former à ces technologies, qui simplifient les tâches techniques et libèrent du temps pour une meilleure prise en charge des patients. Grâce aux outils développés par des start-ups spécialisées telles que Gleamer, AZmed, Incepto ou encore Milvue, le manipulateur peut également devenir actif au diagnostic, fournissant une aide au radiologue.
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Auteurs
Ilana Sultan
Manipulatrice d'électroradiologie médicale
Bibliographie
- D’ASCOLI Stéphane. 2020. « Comprendre les bases de l’intelligence artificielle en 5 minutes par jour ». Edition First. Livre.
- « L’IA dans l’imagerie médicale, une révolution dans le diagnostic médical et les soins aux patients ». https://www.alcimed.com/fr/insights/intelligence-artificielle-imagerie-medicale/.
- Incepto medical. « SmartUrgences ». https://incepto-medical.com/fr/solutions/smarturgences.
- Rudie, Jeffrey D., Tyler Gleason, Matthew J. Barkovich, David M. Wilson, Ajit Shankaranarayanan, Tao Zhang, Long Wang, Enhao Gong, Greg Zaharchuk, et Javier E. Villanueva-Meyer. « Clinical Assessment of Deep Learning–Based Super-Resolution for 3D Volumetric Brain MRI ». Radiology: Artificial Intelligence 4, nᵒ 2 (1 mars 2022): e210059. https://doi.org/10.1148/ryai.210059.
- Bash, S., L. Wang, C. Airriess, G. Zaharchuk, E. Gong, A. Shankaranarayanan, et L.N. Tanenbaum. « Deep Learning Enables 60% Accelerated Volumetric Brain MRI While Preserving Quantitative Performance : A Prospective, Multicenter, Multireader Trial ». American Journal of Neuroradiology 42, nᵒ 12 (décembre 2021) : 2130‑ https://doi.org/10.3174/ajnr.A7358.
- Xu, Junshen, Enhao Gong, John Pauly, et Greg Zaharchuk. « 200x Low-dose PET Reconstruction using Deep Learning », 2017. https://doi.org/10.48550/ARXIV.1712.04119.
- Incepto medical. « SubtleMR ». https://incepto-medical.com/fr/solutions/subtlemr.
- MEHDI TOUNSI, 2019. Santé – L’intelligence artificielle au secours des urgences [en ligne]. 21 mars 2019. https://youtu.be/6wvaxRabkPQ?si=v9bMBqnrR4jKYwHU
- Intelligence artificielle et santé : plus jamais l’un sans l’autre ? (1/2), Les Grandes Tendances de la e-Santé 2024 [en ligne]. Disponible à l’adresse : https://esante-2024.interaction-healthcare.com/onlinesession/68bfc703-5a84-ee11-8923-6045bd8eadf6
- « L’IA pour gagner du temps et améliorer la précision dans le positionnement du patient », Philips Healthcare, juin 2021. [En ligne]. https://www.philips.com/c-dam/b2bhc/fr/landing-pages/imagerie/incisive_precise_position_def.pdf
- Europe, Canon Medical Systems. « Caractéristiques et Avantages | Aquilion ONE / INSIGHT Edition ». Canon Medical Systems France. https://fr.medical.canon/produits/scanner/aq-one-insight-caractéristiques-avantages/.
- CAR – Canadian Association of Radiologists. « Intelligence artificielle et rayons X : Impact sur les soins aux patients et amélioration de l’efficacité ». https://car.ca/fr/nouvelles/intelligence-artificielle-et-rayons-x-impact-sur-les-soins-aux-patients-et-amelioration-de-lefficacite/.
- YANN DARWIN, 2021. JFR de Printemps 2021 – Intelligence Artificielle et radiologie : Mythes et Réalités [en ligne]. 17 juin 2021. https://youtu.be/iM0-WnmR9aQ?si=3JYj3jj0YCb0suiz
- « IA En Santé : Des Écarts de Perception et d’usage Entre Français et Médecins Révélés Par Deux Études Du Healthcare Data Institute ». Healthcare Data Institute, 14 janvier 2024. https://healthcaredatainstitute.com/2024/01/14/ia-en-sante-des-ecarts-de-perception-et-dusage-entre-francais-et-medecins-reveles-par-deux-etudes-du-healthcare-data-institute/.
Sommaire
- Résumé
- L’impact de l’IA dans le domaine de la santé
- Qu’est-ce que l’IA ?
- Qu’est-ce que le Deep Learning ?
- Amélioration de la prise en charge du patient par les outils d’IA
- Optimisation de la radioprotection et amélioration de la résolution spatiale
- Des acquisitions plus rapides
- Optimisation du workflow
- Un gain de temps et un travail simplifié pour le manipulateur
- Un manipulateur « augmenté »
- Qu’en pensent les patients de cette technologie ?
- L’impact sur le manipulateur
- Conclusion
- Bibliographie
Discussion
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