Enfin l’été, il est temps de souffler

 

A l’heure où la vie reprend ses droits, il est temps de nous retrouver en ce début d’été. Nous restons sur la thématique de l’intelligence artificielle avec une analyse  de la pénétration de ces technologies dans le domaine de la radiologie et quelques interrogations sur l’impact potentiel de ces développements dans le choix de carrière des futurs radiologues. Des discussions à suivre… Nous l’espérons très fort pour les prochains JFIM.

 

Les ECN  (Epreuves Classantes Validantes) viennent de se terminer et une nouvelle génération d’internes  viendra prendre ses fonctions à la rentrée. Alors quelles seront les spécialités plébiscitées ? Où se placera l’imagerie l’imagerie médicale ? L’année dernière la Radiologie pointait à la 12ème place (moins 2 places par rapport à 2019) avec un quatuor de tête inchangé et constitué de la Chirurgie Plastique, l’Ophtalmologie, la Dermatologie et la Cardiologie.

L’intelligence artificielle fait une percée en imagerie médicale

L’intelligence artificielle, un facteur impactant le choix des futurs radiologues

De nouveaux facteurs susceptibles d’influencer les choix font leur apparition. L’engouement croissant pour l’Intelligence artificielle et son impact doivent être mesurés. Depuis les années 2010 on constate une augmentation du nombre d’études sur le rôle de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML pour Machine Learning) en médecine et soins de la santé au sens large, ce qui inclus entres autres les objets connectés. Le nombre d'articles sur le sujet est passé de 596 en 2010 à 12 422 en 2019. Beralan Mesko Directeur du Medical Futurist Institute et Geek ultime pour certains a répertorié et classé les outils et algorithmes d’IA  approuvés par la FDA, ce qui constitue une véritable barrière de sélection. En effet, en raison de la nature à haut risque de ces dispositifs médicaux et des conséquences inconnues de l'utilisation de l'IA/ML pour la prise de décision médicale et l'analyse des données, la FDA a des exigences réglementaires strictes pour l'homologation des dispositifs médicaux de même que l’EMA (Agence Européenne des Médicaments) de ce côté de l’Atlantique.

 

Sans rentrer dans les détails, vous pouvez agrandir l’image pour la disséquer à loisir, il apparaît nettement que la Radiologie est en pole position toute spécialité confondue. Comment interpréter ce résultat ?

 

Récemment en Avril dernier, l’American College of Radiology Data Science Institute a réalisé la première édition d‘une enquête  destinée a être reconduite chaque année afin d’évaluer l’utilisation concrète de l’IA dans la pratique de la radiologie aux US. Allen et al. ont envoyé un bref sondage aux membres de l'ACR par courrier électronique, avec des informations recueillies entre avril et mai 2020. Au total, 1 427 radiologues ont répondu au sondage initial, tandis que 366 qui ont déclaré avoir utilisé l'IA dans la pratique ont rempli un questionnaire de suivi.

 

1er constat, 30 % environ des radiologues utilisent actuellement la technologie dans le cadre de travaux cliniques réguliers. Sans surprise, ce sont les plus grands centres et en particulier les Universités qui sont le plus susceptibles de déployer l’IA que leurs homologues plus petits. Les centres qui développent des activités de recherche dédiées à la science des données, sont le plus à même d'utiliser l'IA comme le remarque le premier auteur Bibb Allen Jr. Sinon, la plupart des centres utilisent l’IA pour une aide à l'interprétation. L'hémorragie intracrânienne, les embolies pulmonaires et les anomalies mammographiques sont parmi les indications les plus courantes.

 

"Les inquiétudes concernant la pertinence des performances, la diminution potentielle de la productivité et le manque de remboursement ont rendu l'utilisation réelle de l'IA dans la pratique clinique modeste » comme le rapporte Marty Stempniak dans son compte rendu dans Radiology Business. Des freins que l’on peut vraisemblablement transposer en Europe.

 

Parmi ceux qui ne déploient pas la technologie, 80 % ont déclaré qu'ils « ne voient aucun avantage » à l’emploi de l’IA. Un tiers des répondants ont déclaré qu'ils ne pouvaient pas justifier la dépense ou que la décision d'achat était indépendante de leur volonté. Certains ont exprimé des inquiétudes au sujet de la baisse de productivité. Plus de 70 % des personnes interrogées n'ont pas l'intention d’investir dans l'IA, tandis que 20 % envisagent de le faire dans les cinq prochaines années.

 

Au total, si l’IA peut présenter un intérêt en terme de pratique clinique celle-ci est contre balancée par l’inconstance des performances ce qui entache la confiance en ces outils mais les auteurs concluent que les marges de progression et de développement sont bien réelles. On reste cependant sur sa fin quant à la perception que peuvent avoir les radiologues sur l’IA. Menace ? Opportunité ? Comment les jeunes radiologue appréhendent-il cet outil ? Si l’on considère la marge de progression des algorithmes n’est –il pas nécessaire de repenser le rôle du radiologue dans le diagnostic. La radiologie interventionnelle qui connaît un essor important ces dernières années doit-elle devenir un driver pour la formation des générations à venir ?

 

Un autre papier de Radiology Business du mois de Juin 2021 apporte des éléments réponses. D’une part, les US s’attendent à un manque de 35 000 radiologues et autres spécialistes d’ici 2034 sachant que le rapport ne donne pas l’estimation pour la radiologie seule. Les spécialités de soins « non primaire » ont le déficit anticipé le plus élevé (+de 77 000) tandis que les « spécialités médicales » comme la cardio ou l’onco le plus faible (13 400). L’explication principale est liée au vieillissement et à l’accroissement de la population. D’autre part, le rapport s’intéresse à l’impact de l’IA et précise que si cette technologie peut à terme améliorer la productivité des radiologues ou des anatomopathologistes cela pourrait entraîner une diminution de la demande de ces médecins pour soigner la population existante.

 

Ces interrogations nous conduisent au sujet du jour. Nicolas Amoretti de Nice nous a préparé un topo sur les frontières et la complémentarité entre chirurgie et radiologies interventionnelle au niveau du rachis.  Nous parlerons donc de vertebroplastie et discectomie mais aussi du traitement des fractures sacro iliaques complexes. C’est le Dr Yvonne Maratos qui pour des raisons pratiques nous animera ce  webinar. Nous retrouverons le Dr Nicolas Amoretti interviews qui discutera de l’évolution des techniques de radiologie interventionnelles et de sa vision du futur de la spécialité.

 

A très bientôt

Drs Jean-Philippe Minart / Luc Rotenberg

 

1) Benjamens S et Al. The state of artificial intelligence-based FDA-approved medical devices and algorithms: an online database npj Digital Medicine volume 3, Article number: 118 (2020)
2) Marty Stempniak dans Radiology Business 21/04/21 et 16/06/21
3) Allen B. et Coll. 2020 ACR Data Science Institute Artificial Intelligence Survey. April 20, 2021 online jacr.org
Cliquez sur image pour l'agrandir.
The state of artificial intelligence-based FDA-approved medical devices and algorithms: an online database
Chers amis, chers collègues,

C’est avec une très grande tristesse que nous apprenons le décès de notre ami le Pr Daniel Vanel. 
Daniel était un radiologue d’une intelligence rare et enseignant à nul autre pareil. 
Son art de la transmission, ses talents d’orateur et son humour lui ont permis de faire partager sa passion à des générations de radiologues. 
Ses séances de quizz resteront dans nos mémoires et celles de nombreux collègues du monde entier.
J’ai eu la chance et l’honneur de croiser son chemin et de partager des moments inoubliables à ses côtés ses 20 dernières années au sein du comité JFIM auquel il a été fidèle jusqu’à sa retraite. 
Daniel était un soleil, doué en tout, curieux de tout, passionné d’art, de voyages, de rencontres et attentif aux autres. 
Son humour n’avait d’égal que sa gentillesse et son élégance. 
Nous adressons toutes nos condoléances à Catherine, son épouse, à ses enfants et tous les siens.
Adieu l’ami. 
Luc 

Dr Luc Rotenberg 
Président des Jfim

IA et mammographie

IA et mammographie

Les mammographies sont un moyen courant mais imparfait d'évaluer le risque de cancer du sein. Les directives actuelles de dépistage du cancer du sein aux États-Unis utilisent toutes une composante d'évaluation du risque de cancer pour éclairer l'évolution clinique.

Yala et al. a développé un modèle d'apprentissage automatique appelé « Mirai » pour prédire le risque de cancer du sein sur la base de mammographies traditionnelles. Le modèle de risque des auteurs a donné de meilleurs résultats que Tyrer-Cuzick et les modèles d'apprentissage en profondeur précédents pour identifier à la fois le risque de cancer du sein à 5 ans et les patientes à haut risque dans plusieurs cohortes internationales.

Mirai a également obtenu des résultats similaires dans toutes les catégories de race et d'ethnicité, suggérant le potentiel d'amélioration des soins aux patients à tous les niveaux.

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