Avantages de l'intelligence artificielle en radiologie  

Avantages de l'intelligence artificielle en radiologie  

Santé singulière
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 Introduction 

La radiologie est l'une des spécialités médicales les plus importantes et les plus utilisées au monde. Il aide à diagnostiquer et à traiter un large éventail de conditions médicales, des os cassés au cancer. Ces dernières années, il y a eu beaucoup de discussions sur la façon dont l'intelligence artificielle (IA) peut être utilisée en radiologie pour améliorer les soins aux patients.  

L'utilisation de l'intelligence artificielle dans ce domaine peut améliorer les soins aux patients à pas de géant. Dans cet article, nous discuterons des avantages de l'IA en radiologie et de ses avantages pour les patients et les médecins.  

Qu'est-ce que l'IA en radiologie ?  

L'intelligence artificielle est un domaine de la science qui poursuit l'objectif de créer des applications et des machines intelligentes capables d'imiter les fonctions cognitives humaines, telles que l'apprentissage et la résolution de problèmes. L'apprentissage automatique (ML) et l'apprentissage approfondi (DL) sont des sous-ensembles de l'IA.  

L'apprentissage automatique implique des algorithmes d'entraînement pour résoudre des tâches indépendamment à l'aide de la reconnaissance de formes. Par exemple, les chercheurs peuvent appliquer des algorithmes ML à la radiologie en les entraînant à reconnaître la pneumonie dans les scintigraphies pulmonaires.  

Les solutions d'apprentissage en profondeur reposent sur des réseaux de neurones avec des neurones artificiels modélisés d'après un cerveau humain. Ces réseaux ont plusieurs couches cachées et peuvent dériver plus d'informations que les algorithmes linéaires. Les algorithmes d'apprentissage en profondeur sont largement utilisés pour reconstruire les images médicales et améliorer leur dualité.  

Deux façons d'utiliser l'IA en radiologie  

1. Programmation d'un algorithme avec des critères prédéfinis fournis par des radiologues expérimentés. Ces règles sont câblées dans le logiciel et lui permettent d'effectuer des tâches cliniques simples.  

2. Laisser un algorithme apprendre à partir de gros volumes de données avec des techniques supervisées / non supervisées. L'algorithme extrait des modèles par lui-même et peut fournir des informations qui ont échappé à l'œil humain.  

La détection assistée par ordinateur (CAD) a été la première application de l'IA radiologique. La CAO a un schéma de reconnaissance rigide et ne peut détecter que les défauts présents dans les données d'entraînement. Il ne peut pas apprendre de manière autonome et chaque nouvelle compétence doit être codée en dur.  

Depuis lors, l'IA a énormément évolué et peut faire plus pour aider les radiologues. Certaines des plateformes d'imagerie médicale numérique permettent aux utilisateurs de gérer différents types d'images, de les manipuler, de se connecter à des systèmes de santé tiers, etc.  

Comment l'IA profite-t-elle aux patients ?  

Il existe un certain nombre de façons différentes d'utiliser l'IA en radiologie, notamment :  

  • Identifier des modèles dans les images qui peuvent indiquer une certaine condition  
  • Aider à planifier les traitements de radiothérapie  
  • Automatisation des tâches administratives  
  • Fournir un deuxième avis sur les études d'imagerie diagnostique  

Les patients peuvent bénéficier de l'IA en radiologie de plusieurs façons.  

Premièrement, l'IA peut aider à améliorer la précision des diagnostics. C'est parce que l'IA peut identifier des modèles dans les images que les radiologues humains pourraient manquer. Cela signifie que les patients sont moins susceptibles de recevoir des diagnostics incorrects, ce qui peut entraîner des traitements inutiles ou des retards de traitement.  

Deuxièmement, l'IA peut aider à réduire le temps nécessaire pour recevoir un diagnostic. En effet, l'IA peut automatiser certaines des tâches que les radiologues doivent normalement effectuer, telles que l'examen d'images et la rédaction de rapports. Cela signifie que les patients peuvent obtenir leur diagnostic plus rapidement et commencer le traitement plus tôt.  

Enfin, l'IA peut aider à améliorer la sécurité des traitements de radiothérapie. En effet, l'IA peut planifier les traitements de radiothérapie plus précisément que les radiologues humains. Cela signifie que les patients sont moins susceptibles de ressentir les effets secondaires de la radiothérapie et plus susceptibles d'avoir le résultat souhaité de leur traitement.  

Comment l'IA profite-t-elle aux médecins ?  

L'IA présente également un certain nombre d'avantages pour les médecins.  

Premièrement, l'IA peut aider les médecins à gagner du temps sur les tâches administratives. En effet, l'IA peut automatiser des tâches telles que l'examen d'images et la création de rapports. Cela signifie que les médecins peuvent passer plus de temps avec leurs patients et moins de temps en préparation.  

Deuxièmement, l'IA peut aider les médecins à mieux soigner leurs patients. En effet, l'IA peut aider à améliorer la précision des diagnostics et la sécurité des traitements de radiothérapie.  

Enfin, l'IA peut aider les médecins à se tenir au courant des dernières recherches médicales. En effet, l'IA peut identifier des modèles de données qui peuvent indiquer de nouvelles tendances en médecine. En se tenant au courant des dernières recherches médicales, les médecins peuvent fournir à leurs patients les meilleurs soins possibles.  

Quels sont les risques potentiels associés à l'utilisation de l'IA en radiologie ?  

Il existe quelques risques potentiels associés à l'utilisation de l'IA en radiologie. Premièrement, il y a le risque d'erreur humaine. C'est parce que l'IA ne peut faire que ce pour quoi elle est programmée, et il est possible que les humains fassent des erreurs lors de la programmation de l'IA. De plus, il y a un risque de biais. En effet, l'IA peut être entraînée sur des données biaisées, ce qui peut conduire à des résultats inexacts.  

Enfin, il existe un risque de violation de la confidentialité des données. En effet, l'IA peut collecter de nombreuses données sur les patients, qui pourraient être utilisées à des fins non autorisées. Cependant, ces risques peuvent être atténués en utilisant l'IA de manière responsable et en s'assurant que les données sont correctement sécurisées.  

Conclusion  

L'IA change le domaine de la radiologie pour le mieux et profite à la fois aux patients et aux médecins. Si vous êtes un patient ou un médecin, assurez-vous de demander à votre équipe de radiologie comment l'IA peut vous aider. 

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