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Alors que la campagne annuelle d’Octobre rose nous rappelle l’importance du dépistage du cancer du sein, les innovations récentes en matière d’imagerie médicale se trouvent mises en lumière. Qu’il s’agisse de nouvelles solutions informatiques d’aide à l’interprétation des images, de gestion des doses ou encore de technologies 3D, le monde de la radiologie bouge très vite… Avec un objectif commun : un diagnostic plus précoce.

L’IA au service de l’interprétation des images médicales :

Le principe consiste à entrer une base énorme d’images médicales annotées (plusieurs dizaine de milliers) dans une solution logicielle de deep learning1. « Nourri » de ces images, le programme « apprend » à reconnaître telle ou telle lésion. Le logiciel ne remplace évidemment pas l’analyse humaine de la part du radiologue mais vient en complément. Ces solutions commencent à faire leurs preuves, notamment pour des fractures difficiles à repérer comme celle du scaphoïde2, souvent en superposition avec les os environnants du poignet.

L’AP/HP vient par ailleurs d’annoncer sa participation à un programme d’interprétation des radiographies pulmonaires, en association avec la start-up française Gleamer3. Pas moins de 100 000 radiographies thoraciques seront annotées afin d’entraîner un algorithme d’IA à repérer les signes de pneumothorax, de tumeur médiastinale ou d’épanchement pleural par exemple.

De nombreuses autres applications existent déjà et sont en cours d’évaluation pour la détection précoce de tumeur du sein ou de nodule malin au poumon : des aides précieuses pour les radiologues. Et ce n’est que le début. Selon le directeur du pôle recherche et innovation de l’Institut national du cancer : « L’imagerie des tumeurs va s’améliorer de façon spectaculaire avec l’utilisation de l’intelligence artificielle. C’est un domaine qui va exploser dans les dix ans« 4.

Les innovations visant à réduire la dose d’irradiation des patients

De nombreux programmes visent quant à eux à limiter la dose reçue lors des examens invasifs indispensables au diagnostic et au suivi de certaines maladies. On parle de « low dose ». L’objectif est de préserver la qualité de l’image en optimisant automatiquement les paramètres de l’appareil. Il existe plusieurs solutions logicielles permettant de mieux gérer la dose d’irradiation.

Du fait du recours de plus en plus fréquents à l’imagerie médicale et en particulier au scanner, limiter au maximum l’exposition aux rayonnements ionisants devient en effet primordial afin de répondre aux inquiétudes légitimes des patients5.

Les apports de la 3D

Depuis les années 70, le scanner permet de visualiser les organes en 3D, sous forme de coupes. De nouvelles applications 3D plus accessibles et moins invasives ont vu le jour depuis. Ainsi la mammographie 3D est de plus en plus utilisée : grâce au déplacement progressif en arc de cercle de la caméra rayons X autour de l’axe du sein, on obtient une succession de mammographies pour une image plus lisible qu’avec la mammographie conventionnelle. Ce procédé de tomosynthèse mammaire permet une analyse plus précise de la forme, des dimensions, de la localisation et du nombre des éventuelles anomalies détectées.

La 3D a également investi le champ de l’angiographie et de l’échographie mais c’est dans le domaine de l’imagerie par résonance magnétique que les progrès sont les plus flagrants. Depuis 2016, l’IRM amplifiée donne une visualisation en temps réel des mouvements pulsés du cerveau. De plus, des recherches récentes ouvrent la voie à des technologies 3D très prometteuses pour améliorer le diagnostic des maladies neurologiques6.

Le mammotome pour éviter la biopsie chirugicale

Cette technique existe depuis une dizaine d’années : plus de 50 000 femmes en ont déjà bénéficié en France. Cependant, du fait d’un investissement en matériel coûteux, elle n’est pas encore proposée dans tous les centres de radiologie spécialisés. Pourtant elle s’avère très utile dans la prise en charge des micro-calcifications mammaires. A 75%, ces lésions sont bénignes, mais jusqu’alors, seule une intervention chirurgicale de prélèvement du tissu permettait de s’en assurer. La macrobiopsie par mammotome7 procure un diagnostic tout aussi fiable, sans anesthésie générale, ni hospitalisation. Les risques de complications sont presque nuls et les délais réduits, ce qui améliore grandement la prise en charge du patient.

Ces innovations ne sont pas toutes parvenues au même degré de maturité mais elles entraînent déjà des besoins de financement accrus pour les cabinets de radiologie et cliniques spécialisées. GLOBALEASE accompagne les acteurs de la santé pour trouver des solutions de financement « à la carte » répondant au mieux à leurs besoins.



1Les techniques d’apprentissage profond ou deep learning constituent une classe d’algorithmes d’apprentissage automatique particulière permettant d’organiser et de donner du sens à une grande masse de données
2https://www.thema-radiologie.fr/actualites/2966/le-deep-learning-progresse-dans-l-identification-des-fractures-du-scaphoide.html
3https://www.thema-radiologie.fr/actualites/3075/une-solution-d-ia-d-interpretation-des-radiographies-pulmonaires-bientot-elaboree-a-l-ap-hp.html
4Cité dans un article de Capital daté du 12/10/21.
5Selon l’IRSN, un scanner thoracique équivaut à 120 radiographies du thorax en termes d’irradiation.
6https://www.futura-sciences.com/sante/actualites/cerveau-cerveau-3d-cette-nouvelle-technologie-imagerie-permet-voir-pulser-87252/

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