Quelles sont les avancées significatives récentes en imagerie dans le domaine de l’IA ?

Avant de traiter de l’IA en imagerie abdominale, rappelons qu’à l’origine le CAD (Computer Aided Diagnosis) a été développé pour détecter la présence de nodules pulmonaires. Le diagnostic et le traitement d’un grand nombre de maladies pulmonaires, y compris les cancers broncho pulmonaires primitifs ou secondaires, passe par l’identification de ces nodules pulmonaires.

L’IA un outil en ligne directe des CAD

Ces systèmes informatisés d’aides au diagnostic ont été développés il y a une vingtaine d’années et sont basés sur des algorithmes d’analyse d’image permettant la segmentation lésionnelle sur des images numérisées. L’utilisation d’un CAD comme second lecteur permet d’améliorer la détection des nodules en tomodensitométrie. Dans un deuxième temps, les CAD ont été employés pour détecter des nodules hépatiques. Ces nodules ont  moins de contraste qu’un nodule pulmonaire.

L’IA en imagerie abdominale

Aujourd’hui par exemple, on travaille avec l’IA pour effectuer des dosage de la graisse hépatique ;  c’est un marqueur important dans le NASH. Cette  lecture est très opérateur dépendante. Pour mémoire, le NASH Non-Alcoholic Steato Hepatitis (stéatohépatite non alcoolique) est une manifestation hépatique d’un dysfonctionnement métabolique. Une nouvelle étape est en train d’être franchie en cumulant l’expérience des CAD dans un système d’apprentissage, c’est à dire de machine Learning. En termes d’avancées, il convient de distinguer le côté théorique d’une part : liées aux puissances de calculs exponentielles et au développement global de ces technologies. Et le côté pratique d’autre part : puisque l’IA reste jusqu’à aujourd’hui un outil monothématique. C’est à dire qu’une IA sait reconnaitre une chose en particulier comme un nodule pulmonaire mais elle est incapable de voir une image dans sa globalité. Elle passera à côté de toutes autre image pathologique.

Une problématique de validation

Concernant la validation réglementaire des ces outils, c’est un problème de fond. En effet, une pratiques médicale, en l’occurrence radiologique, doit être contrôlée par une instance, La FDA, un marquage CE… Or pour obtenir un marquage, il faut un produit finit et l’IA est un process par définition en évolution permanente. A ce stade, il semblerait que nous ne soyons pas encore prêt pour déposer un tel dossier. Reste à espérer que ces outils, libérerons le radiologue de ses tâches de routine et lui donnerons plus de proximité auprès des patients. Cela reste une hypothèse heureuse.

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