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Accueil > Industrie > R&D > La robotique et l’intelligence artificielle s’immiscent en radiologie interventionnelle

La robotique et l’intelligence artificielle s’immiscent en radiologie interventionnelle

La radiologie interventionnelle intègre des outils de navigation de plus en plus sophistiqués et robotisés. Ces technologies aident les radiologues à guider les aiguilles et optimiser les trajectoires lors des interventions percutanées guidées par l’imagerie. Derrière les promesses, leur score d'autonomie et leur capacité à intégrer des outils d'IA reste encore faible, selon une étude présentée lors des JFR 2025.

Par Clarisse Treilles. Publié le 21 octobre 2025 à 14h33 - Mis à jour le 21 octobre 2025 à 14h33
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“La radiologie est l’une des disciplines où les innovations technologiques sont les plus importantes. Grâce aux équipements modernes, les images obtenues sont d’une précision accrue, permettant des diagnostics plus exacts et même précoces”, a déclaré Marie-France Bellin, présidente de la SFR, lors d’un point presse en amont des JFR 2025.

Lors des Journées françaises de radiologie (JFR) 2025, le Dr Sylvain Bodard, praticien hospitalier à l’hôpital Necker, a présenté les résultats d’une récente étude portant sur l’évaluation des systèmes de navigation et robotiques pour l’imagerie interventionnelle. S’il existe aujourd’hui plusieurs dispositifs robotiques commercialisés et utilisés en pratique courante, aucun de ces systèmes n’a atteint une autonomie complète à ce stade pour une intervention percutanée guidée par imagerie, constatent les chercheurs. Si l’amélioration des performances est notable, atteignant désormais un score d’environ 3 sur 5, cette étude note que le seul outil permettant l’avancement automatique de l’aiguille a été retiré du marché.

Des scores sous la moyenne

Le système Maxio de Perfint Healthcathre, qui contient une IA embarquée, est scoré à 3 sur 10 dans l’étude. Le robot Epione de Quantum Surgical, dont les bras articulés permettent de tenir les aiguilles et ses outils permettent d’optimiser le trajet et la zone d’ablation, atteint un score de 4 sur 10. “Ces résultats tiennent avant tout à la nature de l’étude, qui réplique la méthode d’une autre étude faite pour les systèmes de chirurgie pour laquelle seulement 3 des 49 systèmes robotique évalués atteignent la note de 3/5, ce qui démontre à quel point les échelles d’évaluation sont ambitieuses” déclare à mind Health Mathias Cisaruk, Senior Product Manager chez Quantum Surgical.

“Nous travaillons main dans la main avec nos utilisateurs pour collecter leurs retours et faire évoluer Epione. Les praticiens nous indiquent vouloir garder la main sur l’insertion de l’aiguille, notamment pour pouvoir sentir les interfaces traversées au fur et à mesure de l’avancée de l’aiguille”, ajoute Mathias Cisaruk. Pour l’heure, Epione est disponible dans une vingtaine d’hôpitaux, dont la moitié aux Etats-Unis.

Radiologie interventionnelle : le robot Epione tourne en routine à Miami

L’étude considère que des défis subsistent dans l’adressage complet de tous les organes et structures, notamment en ce qui concerne la segmentation et la sélection. De plus, la respiration du patient et les décalages potentiels entre les outils de planification introduisent des limites techniques. Ces obstacles entravent une plus grande autonomie des outils actuels, ce qui explique pourquoi aucun dispositif n’a encore atteint un score supérieur à 4/10. 

Méthodologie des scores

L’échelle développée dans le cadre de cette étude permet de classer l’autonomie des robots. Le système de classification des niveaux d’autonomie en robotique chirurgicale (de 1 à 5) a été utilisé pour analyser l’automatisation. Une nouvelle taxonomie, le système de classification des niveaux d’intégration de l’imagerie avancée et de l’IA, a été créée pour catégoriser l’intégration des technologies d’imagerie et de l’IA (de 1 à 5). Ces deux scores ont été combinés en un score global (de 1 à 10) afin de refléter l’autonomie dans les interventions percutanées guidées par l’image.

Une IA multi-tâches

“L’IA pourrait permettre d’optimiser la définition des trajectoires, la segmentation et l’évaluation des marges d’ablation post-traitements percutanés” rapporte Sylvain Bodard. Actuellement, certains robots ne disposent pas d’outil d’intelligence artificielle. 

Intervention du Dr Julien Frandon lors des JFR 2025

Aujourd’hui, l’IA se concentre principalement sur la segmentation automatisée, comme en témoignent les logiciels capables d’identifier et d’extraire des éléments spécifiques (foie, lésions, etc.). L’analyse des marges est également un domaine de recherche actif, avec de nombreux articles explorant les stratégies de définition et de contrôle des marges. Enfin, l’intégration de l’IA à la robotique est une tendance émergente. Ces trois points représentent les sujets clés actuels de l’IA.

“Depuis son arrivée, les choses ont véritablement évolué. L’IA nous permet désormais de réaliser des scanners à ultra-faible dose, avec des reconstructions itératives. Avant, l’image était bruitée et peu claire, mais avec l’IA qui élimine le bruit, cela change tout. Pour la planification, l’IA peut permettre de planifier, répéter, simuler mon geste, simuler mes trajets de manière virtuelle sans toucher le patient”, commente Julien Frandon, responsable des organisations en imagerie interventionnelle, CHU de Nîmes.

Les nouveaux enjeux de la chirurgie 4.0

Réalité virtuelle et augmentée : revue des cas d’usage

Les JFR 2025 ont également permis de faire un point sur les avancées permises en matière de réalité virtuelle et la réalité augmentée pour gérer la complexité en radiologie interventionnelle. Ces technologies peuvent améliorer la précision, l’ergonomie et la formation. Cependant, les applications sont encore minimes à ce stade. “Face au manque d’études randomisées et robustes, leur adoption doit impérativement être graduelle et mesurée” souligne Sylvain Bodard.

Des expérimentations ont pour l’heure été menées sur la sédation virtuelle, où la réalité virtuelle est utilisée pour améliorer le confort du patient, plutôt que pour guider directement le geste de radiologie interventionnelle. La réalité augmentée sert aussi à visualiser les cibles et les trajectoires pour les procédures percutanées. Il est ainsi possible de planifier en 3D les trajectoires souhaitées pour les biopsies, ablations et drainages. La réalité augmentée permet ensuite de projeter ces trajectoires et les cibles directement sur le patient ou sur l’écran de travail.

En termes de bénéfices et de preuves, la littérature met en évidence une précision accrue pour les trajectoires et le ciblage, ainsi qu’une potentielle réduction de la fluoroscopie (et donc de la dose d’irradiation) et de l’utilisation de produits de contraste. Pour les cas complexes, un gain de temps procédural est également constaté. Toutefois, le niveau de preuve demeure encore faible, en attestent les radiologues présents lors des JFR. “Les études sont majoritairement monocentriques. Des essais multicentriques sont clairement nécessaires pour confirmer les résultats et obtenir des preuves robustes, qui font actuellement défaut” indique Sylvain Bodard.

Dans la pratique, l’un des défis majeurs réside également dans la registration, c’est-à-dire le recalage précis des images. “Celles-ci peuvent être sujettes à des dérives temporelles, des interférences liées à la respiration du patient, ou encore des mouvements involontaires. De plus, des temps de latence peuvent survenir entre l’utilisation de l’outil et l’exécution du geste” souligne Sylvain Bodard. La réglementation est aussi mentionnée comme un obstacle important : “l’utilisation de ces solutions sur des patients est rapidement confrontée aux exigences du marquage CE et de l’approbation de la FDA, évoque Sylvain Bodard. C’est une limite sérieuse, car le respect de ces étapes réglementaires, qui sont assez lourdes, nécessite des structures et des entreprises capables de porter ces projets”.

Clarisse Treilles
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  • Intelligence Artificielle
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