TENDANCES 2024 – Radiologie et IA : les nouvelles marketplaces de l’aide au diagnostic

En 2023, l’IA était dans toutes les discussions au RSNA de Chicago, la grand-messe annuelle où se rassemblent radiologues et spécialistes de l’imagerie du monde entier. On voit apparaître des nouvelles solutions d’aide au diagnostic et au triage des patients, comme des marketplaces permettant aux radiologues d’avoir entre leurs mains une variété de solutions sur le marché. Quelles sont les grandes tendances qui ressortent ? Comment l’IA s’insère dans le parcours de soin ?

Signaux forts et faibles 

• La radiologie est le secteur médical le plus imprégné par l’IA, comme en témoigne la liste mise à jour des dispositifs médicaux intégrant de l’IA publiée par la Food and Drug Administration (FDA) le 19 octobre dernier. Sur les 17 domaines de santé représentés, la radiologie est de loin celui où cette technologie est la plus appliquée (couvrant 77% des autorisations), devant les troubles cardiovasculaires.
• Philips et GE Healthcare déploient des orchestrateurs d’applications tierces pour permettre aux cliniciens d’accéder à plusieurs solutions d’IA complémentaires dans leur pipeline. L“App orchestrator” de GE Healthcare centralise 25 algorithmes provenant de sept sociétés différentes sur la plateforme, quand Philips propose dans son pipeline des solutions de diverses sous-catégories certifiées par la FDA et le marquage CE, telles que Claripi (ClariSigmam), iCAD (ProFound AI), Densitas (DENSITAS IntelliMammo), Lunit (INSIGHT MMG) et Transpara (Transpara).
• Une étude prospective suédoise (ScreenTrustCAD), publiée en septembre 2023, a montré que dans le cancer du sein, l’IA pouvait être utilisée comme un lecteur autonome, en plus de deux autres lecteurs humains, pour interpréter les mammographies.
• La start-up Raidium fait partie des lauréats “Golden Tickets” d’Amgen France pour bénéficier d’un accès exclusif à l’incubateur BioLabs. Elle conçoit un tout premier modèle de fondation dédié à l’imagerie. L’objectif est de définir des biomarqueurs d’imagerie destinés à l’oncologie, aux maladies cardiovasculaires et métaboliques (notamment la maladie de NASH).
• La Société française de radiologie (SFR) a publié, en avril 2023, un communiqué appelant à un usage raisonné de l’intelligence artificielle. Alors que les solutions d’imagerie médicale basées sur l’IA se développent ces dernières années, la SFR souligne l’importance du principe de garantie humaine, c’est-à-dire la nécessité de ne pas abandonner l’autonomie d’action ou de décision humaine à l’IA. Elle incite également les acteurs de la radiologie française à décliner ce principe “sous forme de modèles opérationnels.”
• iCAD et CancerIQ ont annoncé en novembre 2023 un partenariat pour créer des solutions qui détectent le risque de cancer du sein à des stades précoces, identifiant lorsque les traitements fonctionnent le mieux et permettant d’accroître l’observance des patients. Le partenariat vise à combiner le score de risque à vie et les données de risque génétique de CancerIQ avec le score d’évaluation ProFound Density d’iCAD et ProFound Risk, l’évaluation du risque de cancer à court terme basée sur l’IA.

Pourquoi c’est important ?

Des algorithmes d’IA sont intégrés dans les systèmes d’imagerie médicale, tels que les rayons X, l’IRM, la tomodensitométrie et l’échographie. Ces solutions basées sur l’IA sont conçues pour améliorer la précision, l’efficacité ainsi que les capacités de diagnostic et combler les besoins en médecine plus personnalisée et prédictive. Les outils d’IA peuvent permettre, par exemple, de détecter et caractériser précocement des lésions difficiles à voir à l’œil nu, accompagner les radiologues dans l’interprétation de mammographies ou encore améliorer la qualité des images, en réduisant les “bruits”, autrement dit tous les parasites contribuant à la dégradation d’une image.

L’un des bénéfices qui se dessine clairement au RSNA 2023 est l’optimisation du workflow, comme l’a indiqué le Pr Jean-Paul Beregi, chef du service de Radiologie et Imagerie Médicale au CHU Nîmes et président du Collège des Enseignants en Radiologie de France (CERF) à mind Health. “Le workflow est sans doute l’un des seuls retours sur investissement de l’IA qui soit mesurable, même s’il n’a pas d’impact réel sur le patient, puisque c’est une affaire de productivité” constate le Pr Jean-Paul Beregi. A titre d’exemple GE Healthcare a présenté sur le stand du salon RSNA 2023 un orchestrateur de flux de travail. En attribuant chaque examen à un radiologue en fonction de son emploi du temps et de son expérience, le logiciel permet d’augmenter la productivité et de fluidifier la rotation des équipes.

Philips met en œuvre, par exemple, une stratégie d’orchestration et travaille à une “marketplace d’algorithmes”, destinées à aider le radiologue à utiliser plusieurs outils certifiés par la FDA ou dotés du marquage CE au sein d’une seule et même plateforme.

Paul Herent, radiologue de formation et CEO de Raidium, constate que la technologie manque encore de transversalité. Avec Raidium, le projet est d’encourager une approche plus généraliste : “En radiologie, la deuxième génération d’IA sera plus transversale dans ses usages, avec des pathologies qui touchent plusieurs organes à la fois, ou des modalités d’imagerie plus complexes” soutient-il à mind Health.

Et en 2024 ?

• Selon les estimations de Maximize Market Research, la taille du marché de l’IA dans l’imagerie médicale devrait passer de 1,72 milliard de dollars en 2022 à 14,9 milliards de dollars d’ici 2029.
• Selon Romain Cazavan, CEO de Medexprim, “l’IA continue sur sa lancée dans un marché qui se structure. Le temps est plus à la consolidation des grands constructeurs qu’à une profusion”.
• Selon le Dr Isabelle Thomassin-Naggara, cheffe du service d’imagerie radiologique et interventionnelle de l’hôpital Tenon : “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 quel 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.”
• Le Pr Jean-Emmanuel Bibault, cancérologue à l’hôpital Pompidou et chercheur en intelligence artificielle, voit le “radiologue opportuniste” comme une probable tendance dans les années à venir. “Dans 5 ou 10 ans, tous les médecins, quelle que soit leur spécialité, vont utiliser des algorithmes d’IA comme ils se servent d’un IRM ou d’un stéthoscope. Un examen opportuniste, précise le Pr Jean-Emmanuel Bibault, permet d’aller dépister d’autres choses. C’est le fait de faire un scanner pour une douleur abdominale aux urgences,  par exemple, et d’avoir une IA qui va voir si cet examen-là ne montre pas des signes d’une autre maladie, à laquelle le radiologue n’aurait jamais pensé. Sur cet aspect, l’IA augmenterait le radiologue sans le remplacer, et permettrait de faire quelque chose que le radiologue ne fait pas.”

Toutes les ressources liées à cet article

Les Personnalités

Jean-Emmanuel Bibault

cofondateur et Chief Scientific Advisor chez Jaide

Accès à la fiche entière