Dr Isabelle Thomassin-Naggara : “Nous sommes entrés dans une phase d’exploration de l’IA, pour évaluer la place de cette technologie dans la prise en charge des patients”

Qu’est-ce qui ressort, selon vous, de l’édition 2023 du RSNA ?

L’intelligence artificielle a une place importante cette année sur le salon, quand on regarde le nombre de sessions qui y sont consacrées (plus de 200 au total). L’IA apparaît aussi comme l’un des thèmes majeurs au regard de l’espace occupé par les start-up et les entreprises qui proposent cette technologie. Nous sommes entrés dans une phase d’exploration de l’IA, pour évaluer la place de cette technologie dans la prise en charge des patients. Dans l’imagerie du sein, plusieurs conférences au programme du RSNA 2023 discutent, par exemple, de la possibilité ou non d’aider à la détection des cancers par l’IA. Si tel est le cas, quelle serait alors la place du radiologue ? Et faudrait-il utiliser l’IA en complément d’une première lecture ou en remplacement d’une deuxième lecture dans le cas du dépistage organisé ? Dans ce domaine, l’IA est aussi proposée pour la prédiction de risques. Ici, il s’agit notamment de caractériser le parenchyme mammaire et de tester des algorithmes de deep learning sur une mammographie afin de mieux personnaliser le dépistage en référant les patientes plus régulièrement à des examens pour pouvoir détecter le cancer le plus tôt possible. 

De récentes études prospectives publiées dans le courant de l’année ont montré les bons résultats des solutions d’IA en mammographie, afin d’aider les radiologues à interpréter les images. Quel constat faites-vous les concernant ?

Il y a eu plusieurs études prospectives qui ont été faites autour du cancer du sein. Ces études sont indispensables pour étudier l’utilisation des outils d’IA en routine. L’étude MASAI (Mammography Screening with Artificial Intelligence trial, ndlr) de Kristina Lång propose de ne pas nécessairement recourir à une deuxième lecture lorsque le score d’un logiciel est suffisamment élevé. Cela signifie que le radiologue assisté de l’IA pourrait lire seul une partie des mammographies et garder l’autre partie des mammographies pour une double lecture standard. Dans ce cas de figure, il devrait ainsi sélectionner les patientes pour qui une deuxième lecture par un radiologue est nécessaire. 

Une autre étude prospective suédoise (ScreenTrustCAD, ndlr) publiée en septembre 2023, a montré que l’IA pouvait être utilisée comme un lecteur autonome, en plus de deux autres lecteurs humains. L’étude suédoise propose la mise en place de réunions de consensus dès lors que des discordances se produisent. Ce qui est évalué ici c’est le taux de détection de cancer, le nombre de réunions de consensus organisées et les modifications qui sont réalisées à l’issue de ces réunions. 

Sur la base des conclusions de l’étude, la meilleure option est de proposer une solution combinant un radiologue et une IA. À cet égard, il est important de préciser qu’il existe en Suède une vraie problématique autour de la démographie de radiologues. Il est aussi important de souligner qu’il ne s’agit pas non plus ici de n’importe quel radiologue. En effet, en Suède, il y a des radiologues dédiés à l’imagerie mammaire. Aussi, les radiologues qui ont participé à cette étude ont en moyenne 18 ans d’expérience dans ce domaine.

De tels résultats obtenus en Suède peuvent-ils être réplicables en France ?

En Suède, il faut noter que l’IA n’est pas utilisée comme en France, où il est plutôt question de proposer l’IA comme un outil de compagnonnage avec le radiologue.

On constate que le taux de détection de cancer dans cette étude est seulement de 4,5/1000, quand il atteint, par comparaison, 7/1000 ou 8/1000 en France. Avec des taux de détection aussi bas, il est difficile de calquer les résultats de l’étude suédoise au modèle français.

Enfin, près de la moitié des radiologues qui exercent en France réalisent du dépistage du cancer du sein, mais contrairement aux radiologues suédois, ils ne sont pas entièrement spécialisés sur cette tâche. Si cette étude est réalisée sur une population suédoise est intéressante pour analyser la façon dont l’IA peut se positionner, il est toutefois encore un peu tôt pour tirer des conclusions similaires en France.

Vous mentionnez que la population de radiologues diminue en Suède, mais peut-on aussi parler d’un risque de pénurie de spécialistes en France ? Quelles sont les spécificités de l’Hexagone ?

En France, on constate que la charge de travail du radiologue augmente de façon significative, ce qui a pour conséquence de provoquer des burn-out, une situation qui se retrouve aussi dans d’autres pays. Si on additionne à la charge de travail la place très importante de l’imagerie dans la prise en charge thérapeutique des patients aujourd’hui, on voit très clairement que la pression sur les radiologues augmente. Toutefois, en France, le modèle de dépistage n’est pas le même qu’ailleurs, car il fonctionne sur la base d’une consultation. Lors de l’examen, le radiologue peut être amené à réaliser une échographie dans la foulée. Ainsi, les taux de détection sont meilleurs, mais l’enjeu est de mieux répartir le nombre de radiologues sur le territoire. C’est une problématique sur laquelle il va falloir réfléchir avec les sociétés savantes et les acteurs institutionnels afin de garantir un accès équitable au dépistage en France.

Les enjeux autour de l’éthique et de la garantie humaine sont au centre des débats médicaux. Comment doit-on aborder le sujet de la responsabilité dans l’IA ?

C’est un sujet très complexe. L’éthique est probablement l’un des sujets qui évolue le plus. Ce qui est certain, aujourd’hui, c’est que la question de la responsabilité est sur la table. Quand un diagnostic est posé, tout l’enjeu est de savoir quelle va être le degré de responsabilité à appliquer. Tant que l’IA est considérée comme un “device”, autrement dit un outil dans les mains du radiologue, le sujet ne se pose pas : le radiologue garde la responsabilité. À cet effet, il est donc important que le radiologue soit bien informé sur la finalité de l’outil dont il se sert. En revanche, si on évolue sur un autre type d’utilisation de l’IA qui deviendrait autonome dans certaines tâches, dans un tel scénario, la question serait alors de savoir qui porte la responsabilité face à une erreur diagnostique. 

Les mêmes questions se posent aux États-Unis comme en France. Beaucoup d’initiatives sont prises, et notamment en France où un comité multidisciplinaire s’est créé à l’initiative des institutionnels, incluant aussi bien des cliniciens que des radiologues, des épidémiologistes et des éthiciens, pour réfléchir à ces problématiques.  Rien n’est fixé pour le moment.

Il faut aussi écouter la société civile. De premières études montrent que la population continue à faire plus confiance à un humain qu’à une machine qui ne serait pas supervisée par un humain. 

Quel rôle peut jouer l’association DRIM France IA en la matière ?

L’objectif de DRIM France IA (cf. encadré) est notamment de mettre à disposition des radiologues la littérature existante au sujet de l’IA. C’est d’ailleurs un travail sur lequel les experts de la SIFEM passent du temps. Dès l’instant où l’IA commence à être utilisée dans une solution, il y a toute une série de législations à respecter. On peut aussi se référer à l’avis rendu récemment par le Comité consultatif national d’éthique pour les sciences de la vie et de la santé (CCNE), offrant un certain nombre de recommandations sur la manière d’utiliser l’IA, ainsi que sur les informations à transmettre aux patients entre autres. L’idée derrière la création du site internet de DRIM France IA était justement de pouvoir transmettre facilement ces informations mises à jour régulièrement aux radiologues pour les aider dans leur travail.

Sur le marché français, quelle est aujourd’hui la place des solutions d’imagerie intégrant de l’IA ?

En France, nous sommes plutôt en avance sur ces sujets et également très ouverts à l’innovation. Nous avons probablement besoin, et c’est normal, d’utiliser l’IA au quotidien pour comprendre son fonctionnement et en tirer un certain nombre d’informations utiles. Beaucoup de start-up ont émergé en France et il existe une réelle connexion entre les cliniciens et les développeurs d’IA. Il est d’ailleurs extrêmement important de préserver une bonne collaboration entre ces acteurs, car les concepteurs de systèmes d’IA ont des connaissances que les cliniciens n’ont pas et réciproquement. Il faut que les investissements aillent dans la bonne direction. En fin de compte, il faut garder à l’esprit que c’est la vie du patient qui importe.