L’Intelligence Artificielle (IA) est la 4ème révolution industrielle, elle changera notre société, et certaines professions plus que d’autres. Pour certains, le crépuscule des radiologues n’est pas loin. Pour en débattre , une conférence sur l’IA en radiologie se tenait ce 9 novembre à l’Hôpital militaire Reine Astrid organisée par l’ASBL Asklepios et le musée belge de radiologie.
D'emblée le Dr. Erik Ranschaert (radiologue, président EuSoMII) précise : " la radiologie est en première ligne du changement en médecine." Son but premier étant de catégoriser/classifier des images, sachant qu’il y a énormément de données digitales disponibles pour développer et tester les outils, les tâches des radiologues étant de plus en plus complexes et vu la course à la rentabilité que cette spécialité subit, tout cela en fait un secteur de choix pour l’Intelligence Artificielle.
Mais pour anticiper l’avenir, il faut comprendre le passé. Comme le fait remarquer le Dhr. Robin Decoster (University College Dublin), la radiologie depuis ses débuts voit la réalité du monde au travers de la technologie. L’IA va créer un changement de paradigme en s’intercalant entre la création de l’image et son analyse par le radiologue, ainsi d’opérateur il deviendra contrôleur. En d’autres mots, le radiologue deviendra un data analyst.
Attention, ce changement de paradigme ne va en rien atténuer son importance, car n’importe qui peut lire un rapport produit tant par un humain ou une IA et le prendre comme argent comptant. Mais le radiologue, avec son expertise et son esprit critique va être l’assurance de la sécurité du résultat final.
Un autre cliché est de ne voir l’IA que pour l’analyse des résultats, mais cette image est dépassée. L’IA a des applications avant l’examen et lors de l’examen autant que lors de l’analyse des résultats comme l’a expliqué Frédéric Lambrechts (CEO d’Osimis). On peut citer l’aide à la planification (priorisation selon la pathologie suspectée et le patient) ou encore la détermination du meilleur protocole selon un catalogue sur cloud ou de dose watch feature qui permet de grandement diminuer les doses. Sans oublier la reconstruction d’image comme True Fidelity (GE healtcare® présenté par Jonathan Burbante) qui utilise le deep learning pour augmenter la résolution spatiale (actuellement testé à l’UZ Brussel). Donc l’IA est déjà présente à toutes les étapes d’un examen radiologique.
L’IA ne sera donc pas une remplaçante du radiologue, mais une alliée utilisée dans un ensemble d’outils. Elle permettra de diminuer la pression de travail sur les professionnels de la santé dans une Europe vieillissante avec une explosion des besoins de santé et souvent une pénurie de personnel.lle Elle permettra également de gagner du temps et de l’efficacité si elle est utilisée correctement.
Ce changement de paradigme va affecter toutes les spécialités, ce qui fait qu’actuellement le sentiment majoritaire de la profession est la peur pour le métier. Il faut que cela évolue vers une conscience de la valeur clinique de ces outils, en incluant urgemment à la formation de tous les futurs médecins les bases pour les utiliser correctement et s’adapter à la médecine connectée et personnalisée de demain, peut-être aussi pour savoir innover dans le domaine en développant ou en validant les outils.
Pour conclure : l’IA ne va pas remplacer les radiologues mais les radiologues qui l’utilisent vont très probablement remplacer ceux qui ne l’utilisent pas.
