Préconisations pour l'application de l'intelligence artificielle en radiologie et imagerie médicale d'urgence

       

Les outils d’intelligence artificielle (IA) d’aide à la décision médicale se développent de façon rapide [1] et commencent, pour certains, à se déployer en pratique clinique.  En savoir plus... 

1)      INTRODUCTION

 

Les outils d’intelligence artificielle (IA) d’aide à la décision médicale se développent de façon rapide [1] et commencent, pour certains, à se déployer en pratique clinique. En préambule, la communauté radiologique insiste sur le rôle majeur attendu de ces d’outils utilisant l’IA, dans toutes les phases de la démarche médicale : aide à la planification de l’examen et à l’accès aux données du dossier patient, optimisation des conditions techniques de réalisation de l’examen et de la qualité image, aide à la détection et à la caractérisation des lésions, surveillance, bilan d’extension, évaluation du pronostic, communication des résultats… Il importe que l’éthique, la sécurité du patient et de ses données, le respect des normes réglementaires et la veille soient au premier plan,  et que ces outils soient développés en pleine concertation avec les radiologues afin de permettre une réelle amélioration de la qualité des soins.

 

La Radiologie et imagerie médicale d’urgence est un domaine particulièrement porteur (d’abord médicalement, mais aussi financièrement et médiatiquement), en particulier pour les sociétés développant ce type d’outils algorithmiques, et pourrait devenir l’un des principaux modes d’entrée de l’IA dans les établissements de santé ou les services de Radiologie. Néanmoins, le domaine de l’urgence s’intègre dans un cadre médical complexe, tant par son rythme d’activité que par le profil des pathologies rencontrées, nécessitant impérativement l’articulation entre tous les professionnels de l’urgence : médicaux (radiologues, urgentistes, chirurgiens, spécialistes d’organes...), paramédicaux (manipulateurs(trices), infirmier(e)s en particulier de pratique avancée, aides-soignants, brancardiers…) et personnels administratifs.

 

De ce fait, il apparaît fondamental d’intégrer ces outils d‘IA de façon adaptée et pertinente dans l’environnement de soin, mais également d’en connaître les limites et les biais systématiques, afin de ne pas porter préjudice aux patients en établissant ou en modifiant leur prise en charge de façon non maîtrisée, tout en veillant au respect strict du code de déontologie médicale.

 

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