Faire disparaître l’intelligence artificielle

Faire disparaître l'intelligence artificielle

A l’heure où le monde de l’imagerie médicale ne parle que d’intelligence artificielle, notre objectif est de la rendre invisible.

La convergence d’algorithmes d’intelligence artificielle (IA) fiables et la masse croissante de données issues des images ont créé un terrain propice à l’utilisation de cette intelligence dans la résolution des problématiques auxquelles sont confrontés les radiologues et les cliniciens. Les articles de presse et la communication qui est faite autour de cette nouvelle technologie se concentrent souvent sur l’aspect technique, mettant en avant la précision et la fiabilité des algorithmes. Dans leur pratique quotidienne, les radiologues sont en réalité beaucoup plus préoccupés par la qualité des soins qu’ils fournissent aux patients et par la valeur clinique des outils qu’ils utilisent. L’IA a des chances d’avoir un impact important sur ces objectifs, mais l’atteinte de ceux-ci nécessite une approche différente centrée autour de l’intégration au workflow clinique.

L’IA doit s’adapter aux besoins cliniques

L’intelligence artificielle dans le secteur de l’imagerie médicale n’en est qu’à ses débuts, aux balbutiements de son développement technique et de son application pratique. Il existe en effet encore de nombreux obstacles réglementaires et commerciaux qui empêchent l’adoption massive de cette technologie.

Notre réflexion actuelle est centrée sur la prochaine étape qui sera déterminante dans l’adoption de l’IA par le monde de l’imagerie médicale, l’intégration dans un workflow clinique qui s’adapte aux besoins des utilisateurs. Il ne s’agit pas simplement d’utiliser cette technologie et d’afficher des résultats dans des interfaces, il s’agit de repenser et d’adapter les workflows aux façons dont l’IA interagit avec les données issues d’examens et fournit les informations nécessaires au diagnostic. Apporter de façon non-intrusive les données issues des algorithmes au bon moment, les afficher de la bonne manière, sans sortir du flux d’interprétation nécessite une expertise et une prise en compte du contexte clinique mais aussi des cliniciens eux-mêmes. Notre étroite collaboration avec le monde clinique nous permet de cerner au mieux ces besoins. Le développement de nos workflows est le fruit d’années de réflexion et d’améliorations issues des retours d’expériences du terrain et de l’utilisation quotidienne de nos outils par les radiologues.

Les algorithmes d’IA en imagerie médicale, sont créés afin de cibler certains organes spécifiques comme le cerveau, le cœur, les poumons, le foie… ou des pathologies comme les maladies neurodégénératives, les cancers… ou encore en fonction des modalités d’acquisition (Scanner, IRM, Radiographies …). Alors qu’un examen de tomodensitométrie cardiaque nécessitera l’accès à un ensemble d’algorithmes hyper spécialisés, un examen plus généraliste aura besoin d’outils moins spécifiques. Cette différence de besoins place l’IA dans le domaine de l’interopérabilité des systèmes informatiques. Les résultats doivent être mis à disposition des utilisateurs de façon unifiée mais avec une compréhension et une adaptation aux exigences et aux besoins du clinicien. Ceci rejoint la vision d’Intrasense qui développe des workflows spécifiques et adaptés en fonction des régions anatomiques étudiées ou des pathologies. Notre principal objectif est ainsi de fournir au radiologue et au clinicien la bonne image, au bon moment, accompagnée des outils les plus pertinents.

Instaurer une relation de confiance

L’autre élément essentiel à l’intégration clinique de l’IA concerne l’apprentissage automatique des algorithmes qui deviennent plus performants, compétents et précis grâce aux données qu’ils intègrent mais aussi grâce aux commentaires et aux tests d’experts au fil du temps dans le cadre de leur développement. La transparence dans ce processus doit être importante et le clinicien doit pouvoir rester maître des résultats au travers des fonctionnalités d’acceptation, de rejet ou même de correction des informations de diagnostic. Cette capacité d’agir directement sur les capacités de diagnostic de l’IA permet au clinicien de contrôler le processus, qui renforce la confiance et l’acceptation de l’IA comme outil de diagnostic.

Intrasense travaille depuis de nombreuses années en partenariat avec des cliniciens, des radiologues et de nombreux services d’imagerie dans des centres hospitaliers de premier plan. L’arrivée de l’IA nous incite à renforcer ces partenariats et à travailler en étroite collaboration avec le monde clinique. Nous sommes très attentifs aux besoins spécifiques qui s’expriment dans le cadre du workflow clinique quotidien de nos partenaires. Nous appliquons ce principe à l’IA qui devient totalement transparente et intégrée au travers d’interfaces uniformisées qui ne nécessitent aucune adaptation dans la façon de travailler des utilisateurs. La technologie doit savoir s’adapter aux besoins des radiologues et cliniciens.

Flexibilité et intégration transparente

Une fois les informations consultées et examinées, l’étape du rapport doit aussi laisser de la flexibilité à l’utilisateur avec la possibilité d’inclure ou non les résultats issus des algorithmes en fonction de leur pertinence ou en fonction de l’objectif du rapport. Les rapports structurés de notre plateforme Myrian font partie intégrante de notre workflow et sont parfaitement adaptés en fonction des examens pratiqués ou des organes examinés, ils sont générés automatiquement en fonction des choix effectués par le radiologue ou le clinicien.

Notre choix consiste à intégrer l’IA de façon transparente pour l’utilisateur, dans les outils cliniques et dans son workflow, cela de façon à mettre l’IA en routine clinique. Pour nous l’intégration est une étape essentielle sur le chemin de l’adoption de cette nouvelle technologie qui permet de réels gains de productivité, d’importants bénéfices cliniques ainsi qu’une performance accrue. Sans cette intégration, l’IA ne pourra délivrer tout son potentiel.

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