La « révolution de l'IA » dans les services cliniques et de radiologie : une nouvelle ère pour les soins de santé intelligents

Auteur : Zhang Hongxia Centre de recherche en réadaptation de Chine Hôpital Boai de Pékin

Revue Chen Zhenbo Centre de recherche en réadaptation de Chine Hôpital Boai de Pékin Médecin-chef adjoint

La « nouvelle génération de révolution scientifique et technologique » fait référence à la quatrième révolution scientifique et technologique émergente marquée par le big data, le cloud computing, l'Internet des objets et la technologie de l'intelligence artificielle (IA), également connue sous le nom de révolution de l'IA ou « Industrie 4.0 ». Les caractéristiques principales de la nouvelle révolution technologique : la numérisation, la mise en réseau et l’intelligence.

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La recherche médicale est entrée dans une ère d’intégration parallèle du big data et de la précision, et notre dépendance aux théories et aux technologies telles que les modèles numériques, l’informatisation et la science des matériaux a considérablement augmenté. Les progrès scientifiques et l’innovation technologique ont jeté les bases d’une nouvelle ère de médecine basée sur les données. Parmi les tâches clés du 14e Plan quinquennal, l'IA, la vie et la santé, les sciences du cerveau, etc. sont ciblées comme des domaines clés pour renforcer la force scientifique et technologique stratégique du pays.

1. Qu’est-ce que l’IA ?

L’IA est une nouvelle science technique qui étudie et développe des théories, des méthodes, des technologies et des systèmes d’application pour simuler, étendre et élargir l’intelligence humaine. L’IA modifie nos schémas cognitifs et nos paradigmes de recherche médicale à une vitesse et à une ampleur sans précédent. La puissante puissance de calcul de l’IA et ses algorithmes avancés poussent la biomédecine vers la dataisation, le calcul et la quantification. L’IA deviendra l’un des outils importants permettant aux humains d’élargir les limites de la connaissance scientifique, aidant les gens à sortir du cadre de la cognition et à comprendre et traiter plus profondément les informations complexes de la vie.

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Les systèmes d’IA médicale couvrent de multiples liens cliniques tels que le dépistage, le diagnostic, le traitement, le pronostic et la gestion. Ils peuvent utiliser une variété de données hétérogènes telles que des résultats de tests de laboratoire, des images, des textes et des audios pour réaliser des tâches systématiques et complexes.

2. Quelles sont les applications cliniques de l’IA ?

L’IA devient rapidement une force transformatrice dans le secteur de la santé en termes d’applications cliniques. De l’amélioration de la précision du diagnostic à l’élaboration de plans de traitement personnalisés, l’IA contribue à améliorer les résultats du traitement des patients et l’efficacité des services médicaux. Les applications cliniques actuelles de l’IA comprennent les aspects suivants.

(1) Assistance au diagnostic : les systèmes d’IA aident au diagnostic en analysant les images médicales et les données cliniques des patients. Par exemple, l’IA peut rapidement identifier les cellules cancéreuses dans des images pathologiques ou prédire le risque de maladie cardiaque en analysant des électrocardiogrammes.

(2) Médecine personnalisée : l’IA peut recommander le plan de traitement le plus approprié en fonction de l’état du patient, notamment des informations génétiques, des habitudes de vie et des antécédents médicaux. Cette approche est prometteuse pour améliorer l’efficacité du traitement tout en réduisant les effets secondaires indésirables.

(3) R&D de médicaments : l’IA joue un rôle de plus en plus important dans le processus de découverte et de développement de médicaments, en identifiant de nouvelles molécules candidates en analysant des données biologiques complexes, en accélérant le cycle de R&D de nouveaux médicaments et en réduisant les coûts.

(4) Système d’aide à la décision clinique : grâce à la technologie de l’IA, nous pouvons développer des systèmes avancés d’aide à la décision pour aider les médecins à trouver rapidement des informations clés dans des quantités massives de données cliniques, fournir des recommandations de traitement et soutenir le processus de prise de décision clinique.

(5) Surveillance des patients et soins à distance : la technologie de l'IA peut être utilisée pour surveiller en continu l'état de santé des patients, collecter des données via des appareils portables intelligents et surveiller les signes vitaux et les indicateurs de santé des patients en temps réel, permettant ainsi une alerte et une intervention précoces. Je crois qu’avec les progrès de la technologie, vous pourrez à l’avenir obtenir un diagnostic d’expert instantané et des conseils de traitement à domicile.

(6) Épidémiologie et santé publique : L’application de la technologie de l’IA à la recherche épidémiologique peut aider à prédire les tendances de transmission des maladies et à évaluer l’efficacité des stratégies de santé publique, permettant ainsi de mieux répondre aux crises de santé publique.

(7) Optimisation des services médicaux : l’IA peut optimiser le fonctionnement et la gestion des hôpitaux. Par exemple, il peut améliorer l’efficacité d’utilisation des ressources médicales grâce à des systèmes de planification intelligents, réduire le temps d’attente des patients et améliorer la qualité et l’efficacité des services hospitaliers.

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3. Quelles sont les applications de l’IA au sein du département de radiologie ?

L’application de l’IA à l’imagerie est un domaine révolutionnaire qui change progressivement le visage de l’imagerie médicale en améliorant la précision diagnostique et l’efficacité de l’imagerie. La combinaison de l’intelligence artificielle et des images a considérablement amélioré la précision et l’efficacité du diagnostic des maladies. Ce qui suit présentera certaines technologies d’IA actuellement utilisées dans la pratique clinique.

Tumeurs : cancer de la prostate, cancer du sein, etc. Par exemple, dans le cas du cancer de la prostate, l’IA peut identifier automatiquement les lésions suspectées d’être cancéreuses et donner un diagnostic probabiliste de la possibilité d’un cancer.

Aspects neurologiques : comprennent principalement l'analyse de la structure cérébrale, les maladies des petits vaisseaux, les accidents vasculaires cérébraux, la perfusion cérébrale, etc. Par exemple, la perfusion cérébrale peut donner automatiquement une image pseudo-couleur de la perfusion, identifier les zones de faible perfusion et donner un volume estimé de la zone ischémique.

Vaisseaux sanguins : comprennent principalement les vaisseaux sanguins pulmonaires, les vaisseaux sanguins du cou, les vaisseaux sanguins de la tête, les artères coronaires, l'aorte, les vaisseaux sanguins des membres inférieurs, etc. Par exemple, dans le cas d'une embolie pulmonaire, l'IA sera utilisée pour identifier la zone d'embolie pulmonaire et donner une image VR. Il est très intuitif et peut montrer directement l'embolie pulmonaire et trouver les vaisseaux sanguins bloqués ou manquants. Les artères coronaires peuvent non seulement afficher des images VR du volume cardiaque et des artères coronaires, mais également redresser les vaisseaux sanguins, observer le degré spécifique de sténose des vaisseaux sanguins et prédire la nature des emboles, fournissant une base pour le diagnostic clinique et le traitement.

Poitrine : nodules pulmonaires, ganglions lymphatiques, os, etc. Le logiciel d'IA pour les nodules pulmonaires est largement utilisé dans la pratique clinique. Il peut identifier rapidement et précisément les nodules, et donner la taille et la nature des nodules (tels que le verre dépoli ou solide), évaluer la possibilité de nodules bénins ou malins et comparer les changements de taille des nodules avant et après le suivi. L’application de l’IA aux nodules pulmonaires a considérablement réduit la charge de travail des radiologues. Cela est dû au fait que les radiologues ont tendance à rater le diagnostic de plusieurs nodules dans les poumons, mais l’IA ne le fera pas, et tous les nodules peuvent être identifiés en un seul clic. Ce processus automatisé augmente non seulement la vitesse d’analyse, mais améliore également la cohérence et la précision de l’interprétation des images. Bien sûr, l'IA a aussi ses défauts, c'est-à-dire que le jugement de la nature des nodules est parfois inexact, et elle est trop sensible pour identifier les foyers de nodules, identifier certaines densités de flocons inflammatoires comme des foyers de nodules ou certains vaisseaux sanguins comme des foyers de nodules. Ce sera un domaine dans lequel le logiciel devra être amélioré à l’avenir.

Coeur : IRM cardiaque de la fonction cardiaque. L'IA de la fonction cardiaque peut calculer automatiquement l'épaisseur du myocarde et le volume de la chambre cardiaque et évaluer la fonction cardiaque en un seul clic sans prendre aucun médicament.

Orthopédie : fractures. L’IA est également largement utilisée dans les fractures, ce qui constitue un atout considérable pour les médecins urgentistes. Avant que les radiologues ne publient un rapport, les médecins urgentistes peuvent utiliser l’IA pour identifier s’il y a une fracture. Surtout pour certaines fractures occultes, l’effet d’observation de l’IA est encore meilleur que celui des résidents juniors.

Éducation et formation : l’IA peut également être utilisée dans l’enseignement médical et la formation professionnelle, aidant les étudiants en médecine et les jeunes médecins à améliorer leurs compétences diagnostiques en proposant une formation au diagnostic par imagerie virtuelle.

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Bien entendu, l’application de l’IA à l’imagerie présente également quelques défauts, tels qu’une reconnaissance imprécise, une sensibilité élevée et une spécificité relativement faible ; lorsqu'il s'agit de lésions avec une mauvaise qualité d'image, des artefacts de mouvement ou d'autres types d'artefacts, la précision de reconnaissance de l'IA diminue et des erreurs sont susceptibles de se produire. Ce sont les directions dans lesquelles l’IA doit être optimisée à l’avenir. Dans le même temps, l’application généralisée de l’IA dans la pratique clinique est susceptible de provoquer une série de problèmes et de défis, tels que la protection de la confidentialité des données et la répartition des responsabilités en cas d’erreurs de jugement de l’IA. Par conséquent, le développement futur doit rechercher un équilibre approprié entre l’innovation technologique et le cadre éthique et juridique.