Renforcer les décisions cliniques grâce à l'intelligence artificielle (IA)
L'intelligence artificielle est très prometteuse pour la radiologie et commence aujourd'hui à transformer les soins de santé de nombreuses façons. Qu'il s'agisse de combler l'écart entre les exigences de données sans cesse croissantes et extrêmement complexes et le nombre de radiologues, ou de simplifier l'interprétation des données grâce à des algorithmes d'IA complexes, améliorant ainsi le processus analytique. L'IA est un outil précieux qui, combiné aux connaissances individuelles des radiologues et des cliniciens, offre d'énormes perspectives à l'industrie de la santé. Les principales tendances de l'IA, telles que la prise de décision éclairée, les diagnostics intégrés et les jumeaux numériques, mettent l'accent sur le rôle majeur de la radiologie dans la transformation numérique des soins de santé et sur la manière dont les radiologues et les cliniciens peuvent être habilités à formuler la conclusion exacte pour chaque patient. L'intelligence artificielle recèle un vaste potentiel de transformation des aspects du secteur de la santé et n'est pas quelque chose à craindre, mais plutôt à adopter. Selon le rapport intitulé « Artificial Intelligence in Drug Discovery Market » ; publié par UnivDatos Market Insights. La Chine a été un investisseur majeur pour les sociétés de biotechnologie aux États-Unis au cours des dernières années. Ces investissements ont considérablement augmenté en 2019, avec 1,4 milliard de dollars investis dans des entreprises de biotechnologie et de médicaments basées aux États-Unis, contre seulement 125,5 millions de dollars en 2018.
Comment l'IA peut-elle être une percée dans le segment de l'imagerie ?
Le monde de la radiologie a une approche transformée de la conception de l'intelligence artificielle. Le défi consiste maintenant à identifier les opportunités de réduction des inefficacités dans le segment de l'imagerie grâce à l'intégration de l'IA. Sur la base des procédures et processus actuels disponibles, voici une ventilation des domaines dans lesquels l'IA peut améliorer la pratique de l'imagerie médicale.
- Détection et priorisation : La détection est l'emblème de l'intelligence artificielle dans le domaine de la santé, mais cette technologie de pointe peut faire encore plus en tant que test de dépistage. Grâce à la détection informatisée, les radiologues examinent les images en fonction de la compréhension de la priorité, ce qui accélère les rapports et améliore les résultats des patients. Avec l'ajout de services de récupération, l'IA extrait des images parallèles d'un dossier pour évaluation lorsqu'elle rencontre des cas anormaux ou difficiles.
- Segmentation : L'opération consistant à séparer un champ d'intérêt dans une étude d'imagerie reste une tâche qui demande beaucoup de travail et qui est sujette à des incohérences. L'apprentissage profond représente le plus grand potentiel pour remédier à cette lacune. Compte tenu de sa capacité à apprendre des représentations de données complexes, l'IA peut aider dans le processus d'apprentissage profond en détectant les variations indésirables, telles que la variabilité inter-lecteurs, et peut donc être appliquée à une grande variété de conditions et de paramètres cliniques.
- Surveillance et enregistrement : La surveillance du développement d'une tumeur nécessite la comparaison de nombreuses images afin de suivre la progression grâce à l'enregistrement d'images. Alors que certaines caractéristiques de changement sont directement identifiables par les humains, telles que les variations modérément importantes de la taille et de la forme des objets et des cavitations, d'autres ne le sont pas. Il pourrait s'agir de subtiles variations de cohérence et d'hétérogénéité à l'intérieur de l'objet. Un enregistrement d'image inférieur, la production de nombreux objets et les changements physiologiques au fil du temps contribuent tous à des analyses de changement plus difficiles. C'est là que l'IA contribue à améliorer la qualité des images pour une analyse détaillée du segment.
- Acquisition d'images : En radiologie, la précision de la prise de décision médicale dépend de la richesse des informations contenues dans une image. La technologie de l'IA est équilibrée pour aider à résoudre les problèmes liés à l'obtention d'images de haute qualité. Le premier est la différence entre les protocoles et les modalités d'imagerie. Il existe une différence entre les progrès réalisés dans le matériel d'acquisition d'images et les logiciels de reconstruction d'images, un fossé qui peut potentiellement être comblé par les méthodes d'IA en supprimant la quantité et en améliorant la qualité globale.
À quoi ressemble un flux de travail d'imagerie alimenté par l'IA ?
L'intelligence artificielle a contribué à transformer l'ensemble des perspectives de la radiologie et de l'imagerie pour le département de la santé. Elle a également apporté l'élément de numérisation dans le processus, ce qui contribue de manière significative à un meilleur traitement grâce à un diagnostic plus rapide et à une efficacité accrue. Les applications alimentées par l'IA ont le potentiel d'améliorer chaque étape du processus de flux de travail de l'imagerie. Les étapes mentionnées ci-dessous donnent un aperçu du processus de mise en place d'un réseau d'imagerie alimenté par l'IA.
- Commande/Planification : L'établissement d'une connexion alimentée par l'IA entre les patients et les médecins pour un flux de travail systématique est la première étape du processus.
- Préparation et acquisition : Le positionnement standardisé et précis du patient, alimenté par l'IA, et la planification de la procédure, ainsi que l'acquisition de l'équipement nécessaire, constituent la deuxième étape du processus.
- Post-traitement/Quantification : La notation automatique des lésions et les mesures automatiques, alimentées par l'IA, sont les résultats du post-traitement qui permettent de déterminer l'état du patient. Il s'agit de la troisième étape du processus du flux de travail d'imagerie.
- Interprétation/Génération de rapports : La mise en évidence, la caractérisation et la quantification automatiques, alimentées par l'IA, des anatomies et des anomalies sont la partie la plus essentielle du processus, car elle permet d'identifier les irrégularités chez le patient. Il s'agit de la dernière étape du flux de travail.
L'IA devient un élément indispensable des soins de santé
Dans une étude, publiée dans Radiology en 2018, l'IA a été capable de détecter la maladie d'Alzheimer dans les scanners cérébraux 6 ans avant le diagnostic avec une précision de 98 %. Les radiologues ont utilisé des scanners cérébraux pour identifier la maladie d'Alzheimer en recherchant un manque de niveaux de glucose dans le cerveau. Cependant, comme la maladie est un trouble progressif lent, les changements de glucose sont très faibles et complexes à repérer à l'œil nu. De tels exemples ont confirmé la nécessité de l'IA dans le segment de l'imagerie médicale et en ont fait un élément indispensable. Les soins de santé sont l'un des domaines les plus novateurs au monde et la radiologie recèle un énorme potentiel pour de nouvelles solutions alimentées par l'IA. Mais chaque amélioration n'est valable que si elle est mise en œuvre dans la routine quotidienne. Pour les soins de santé, cela signifie que les nouvelles solutions doivent être intégrées dans le flux de travail médical et être économiquement viables. Pour garantir que nos solutions s'intègrent de manière transparente dans le flux de travail clinique, les professionnels de la santé doivent travailler en étroite collaboration avec la collaboration clinique dès le début des nouveaux développements.
Auteur : Neha Saxena
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