Supposons qu'un algorithme puisse lire votre mammographie ou votre tomodensitométrie et vous indiquer que vous êtes atteint d'un cancer. Comment réagiriez-vous ?
La capacité des radiologues à sortir des sentiers battus et à orienter les processus de diagnostic devrait devenir de plus en plus importante.
L'intelligence artificielle sera incontestablement ancrée dans leur routine quotidienne, en particulier pour diagnostiquer des maladies simples et faciliter les tâches répétitives. À la lumière de cela, les radiologues ne devraient pas avoir peur de l'IA, mais devraient découvrir comment elle pourrait améliorer leur vie professionnelle.
Le terme « intelligence artificielle » (IA) fait référence à la capacité de la technologie, principalement des ordinateurs, à simuler l'intelligence humaine. Le domaine médical peut grandement bénéficier de l'utilisation de l'intelligence artificielle.
Les prestataires de soins de santé peuvent bénéficier des solutions d'IA de plusieurs manières, notamment en ce qui concerne les soins aux patients et les tâches administratives. Le terme « imagerie médicale » désigne une méthode de diagnostic qui comprend la création d'aides visuelles et de représentations photographiques du corps humain, ainsi que la surveillance du fonctionnement des organes internes du corps.
L'apprentissage automatique et la robotique sont les deux principales branches de l'IA. Les robots aident les professionnels de la santé, les patients et les opérateurs dans le processus de diagnostic, tandis que l'apprentissage automatique consiste à reconnaître et à utiliser l'algorithme dans les systèmes informatiques pour interpréter les images.
En termes d'innovation, le secteur de la santé regorge de personnes qui changent la donne. Les leaders dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) en imagerie médicale collaborent étroitement avec des entrepreneurs et des professionnels de la santé pour créer des thérapies médicales de pointe et rentables.
Des collaborations et des partenariats accrus entre différents secteurs contribuent à l'intelligence artificielle (IA) sur le marché de l'imagerie médicale. Les entreprises qui se disputent l'intelligence artificielle (IA) dans le secteur de l'imagerie médicale consacrent d'importantes ressources à l'étude des promesses de ce domaine et au développement de solutions de pointe.
L'un des principaux domaines dans lesquels l'IA est appliquée à l'imagerie médicale est l'analyse d'images médicales, telles que les radiographies, les tomodensitogrammes et les IRM.
Nous pouvons entraîner des algorithmes d'IA à analyser ces images et à identifier des modèles et des anomalies qui peuvent ne pas apparaître immédiatement à un observateur humain. Cela peut contribuer à améliorer la précision des diagnostics et à réduire le risque d'erreurs.
L'IA est également utilisée pour faciliter l'interprétation des images médicales. Par exemple, les algorithmes d'IA peuvent générer une liste de diagnostics possibles ou mettre en évidence des zones de préoccupation spécifiques sur une image. Cela peut réduire la charge de travail des prestataires de soins de santé et leur permettre de se concentrer sur des tâches plus complexes.
Outre l'analyse et l'interprétation d'images, l'IA est également utilisée pour améliorer l'efficacité des processus d'imagerie médicale. Par exemple, les algorithmes d'IA peuvent être utilisés pour automatiser la planification des études d'imagerie et optimiser l'utilisation des équipements d'imagerie.
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Bien que l'intelligence artificielle (IA) devrait avoir un impact significatif sur la radiologie, il est peu probable qu'elle remplace complètement le besoin de radiologues.
Bien que les algorithmes d'IA puissent être entraînés à analyser des images médicales et à identifier des modèles et des anomalies, ils ne peuvent pas fournir le même niveau d'expertise et de jugement qu'un radiologue qualifié.
On s'attend à ce que l'IA soit utilisée pour augmenter les capacités des radiologues plutôt que pour les remplacer. Par exemple, les algorithmes d'IA peuvent être utilisés pour faciliter l'interprétation d'images médicales et générer une liste de diagnostics possibles. Cependant, il appartiendra toujours au radiologue de revoir et d'interpréter les images et de poser un diagnostic final.
À l'avenir, les radiologues continueront probablement à jouer un rôle vital dans le système de santé, en travaillant aux côtés de l'IA pour fournir les meilleurs soins possibles aux patients. Cependant, le rôle des radiologues est susceptible d'évoluer et de changer à mesure que la technologie de l'IA progresse.
Plusieurs défis peuvent survenir lors de l'introduction de l'intelligence artificielle (IA) dans le service de radiologie :
La mise en œuvre de systèmes d'IA peut être coûteuse, en particulier si le service de radiologie doit acheter de nouveaux logiciels ou matériels.
Les algorithmes d'IA nécessitent la formation et le test de grandes quantités de données, et la qualité des données peut avoir un impact sur la précision du système d'IA. La collecte et la préparation de données de haute qualité peuvent prendre beaucoup de temps et de ressources.
L'intégration des systèmes d'IA au flux de travail et à la technologie radiologiques existants peut s'avérer difficile et nécessiter des modifications importantes des processus et des systèmes.
Certains professionnels de santé peuvent résister à l'adoption de nouvelles technologies et il peut être difficile d'obtenir l'adhésion de tous les membres du service de radiologie.
Il peut être difficile de s'assurer que les systèmes d'IA sont conformes aux réglementations et aux normes applicables.
L'introduction de l'IA dans le service de radiologie prend également en compte des considérations éthiques, telles que l'impact potentiel sur l'emploi et le risque de résultats biaisés.
Bien entendu, même avec une technologie et une infrastructure améliorées, les ensembles de données d'imagerie médicale corrects sont nécessaires pour garantir l'impartialité des algorithmes d'IA et de science des données.
À cette fin, des chercheurs du département d'intelligence artificielle de la Harvard Medical School ont lancé un nouveau projet MAIDA visant à compiler et à distribuer des bases de données d'images médicales internationales.
Les problèmes de sécurité des données, la dépendance vis-à-vis des fournisseurs et les infrastructures de données coûteuses sont les raisons pour lesquelles les données d'imagerie médicale sont rarement échangées entre les institutions par Pranav Rajpurkar, directeur du laboratoire et professeur adjoint à la Harvard Medical School.
Les données existantes ne reflètent pas la diversité. Les algorithmes d'applications cliniques ne sont généralement entraînés que sur un petit sous-ensemble d'hôpitaux, sans couverture régionale, nationale ou internationale. Les résultats peuvent être biaisés en faveur des populations sous-représentées. Les ensembles de données dermatologiques standard n'incluent pas suffisamment de personnes au teint plus foncé pour tirer des conclusions significatives.
Pour faire progresser la science des données et l'intelligence artificielle, « il est urgent de démocratiser les collections d'images médicales », a déclaré Rajpurkar. « Les données actuellement disponibles dans le domaine public sont extrêmement limitées, très biaisées et très déficientes en termes de diversité et de représentation internationale. «
La conservation des ensembles de données de MAIDA a déjà commencé, avec les radiographies pulmonaires (l'examen d'imagerie le plus courant au monde) comme objectif initial. Les modèles d'IA pour l'insertion d'une sonde endotrachéale et le diagnostic de la pneumonie aux urgences font partie des autres emplois de radiologue typiques sur lesquels le groupe se concentre.
Les experts et les tendances actuelles de la recherche montrent comment l'IA va bientôt transformer la radiologie. Par conséquent, la communauté médicale devrait l'accueillir ouvertement plutôt que de le considérer avec crainte ou mépris.
Les radiologues ne devraient pas se sentir menacés par l'intelligence artificielle, mais devraient s'efforcer de la comprendre et de la faire progresser. À tout le moins, c'est bénéfique pour les patients.
Au cours des prochaines années, la radiologie est appelée à subir d'importantes transformations. Prendre soin des patients est primordial, c'est pourquoi le secteur doit toujours être à la pointe de la technologie. Travaillons ensemble pour faire en sorte que l'intégration de l'IA dans la radiologie donne des résultats positifs à l'avenir.
