L'intelligence artificielle en radiologie

Fadwa Lapierre

L’intelligence artificielle est l’avenir de la médecine. Dr An Tang, radiologiste au CHUM et professeur titulaire au Département de radiologie de l’Université de Montréal, a une passion contagieuse pour le développement de ces outils. L’objectif : les utiliser comme alliés aux diagnostics et aux traitements.



L'intelligence artificielle est l'avenir de la médecine. Dr An Tang, radiologiste au CHUM et professeur titulaire au Département de radiologie de l'Université de Montréal, a une passion contagieuse pour le développement de ces outils. L'objectif : les utiliser comme alliés aux diagnostics et aux traitements.

Comme premier président du Comité permanent sur l'intelligence artificielle de l'Association canadienne des radiologistes, il a creusé durant 4 ans les enjeux de cette technologie, autant son application que les enjeux éthiques.

B.a.-ba des possibilités de l'intelligence artificielle en radiologie par le Directeur de la recherche en imagerie abdominale au Centre de recherche du CHUM :

Le Patient : Est-ce qu'on est dans les balbutiements de l'intelligence artificielle en radiologie?

Dr Tang : Il y a beaucoup d'innovation au niveau conceptuel des algorithmes, mais ils ne sont pas encore matures et validés et rarement commercialisés. Il faut qu'on travaille en équipe, avec des cultures d'institutions différentes pour que l'innovation devienne intégrée aux soins des patients. Toutes les nations font face aux mêmes défis.

Au Québec, en numérique, on se démarque autant dans l'aspect créatif que technologique, mais au niveau de l'intégration à la médecine, quelle est notre position sur l'échiquier mondial?

Dr Tang : On a la chance d'avoir un leadership montréalais en l'intelligence artificielle. Des fonds sont dédiés à son application en santé. On réalise qu'il y a de nombreux défis : l'accès aux données et la possibilité de fédérer des données provenant de différents centres hospitaliers au pays. Un hôpital, même un centre de référence comme le CHUM, n'a pas suffisamment d'exemples de pathologies pour entraîner les algorithmes de façon qu'ils soient aussi, sinon, plus performants que des humains.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle peut améliorer en radiologie?

Dr Tang : Les chercheurs travaillent sur des scénarios qui répondent à des besoins cliniques que les humains ne peuvent pas faire en ce moment. En voici des exemples :

La sélection de traitement ciblé, comme choisir la combinaison de chimiothérapie à laquelle le patient est le plus susceptible de bien répondre en se basant sur une combinaison d'informations (données démographiques, sexe, âge, mutation génétique du cancer, apparence du cancer à l'imagerie...) Les prédictions sont meilleures quand on inclut plusieurs types de données. Cette médecine personnalisée est l'avenir de l'oncologie.

Le triage; chaque matin, nous devons analyser des dizaines d'examens qui ont été faits dans la nuit ou en soirée. Il serait pertinent de lire en premier les examens qui contiennent des trouvailles positives, urgentes ou importantes, plutôt que de les traiter par ordre d'arrivée comme on le fait présentement. Des logiciels proposent l'analyse préalable des images. Un exemple est la compagnie Viz.ai qui détecte automatiquement les accidents vasculaires cérébraux, alors que les minutes sont comptées. Le protocole peut être lancé beaucoup plus rapidement.

Le radiologue peut aussi se servir de l'intelligence artificielle comme deuxième lecteur des images, comme dans le cas de mammographies, qui sont complexes à lire. L'analyse est précisée.

C'est pertinent pour certaines chirurgies de connaître le volume d'un organe. Le processus de calcul du volume d'un organe est chronophage et fastidieux. Des logiciels permettent de faire segmentation automatique.

Le recalage en imagerie est aussi utile pour les mouvements durant les examens. Il y a des algorithmes qui tiennent compte des différentes phases respiratoires du patient, en inspiration ou en expiration, pour plus d'exactitude.

En combinant les forces de l'humain et de la machine, on a accès à une médecine plus performante.

Comment l'intelligence artificielle est-elle perçue par le milieu médical?

Dr Tang : Il y a certainement un intérêt, à comprendre comment fonctionne le deep learning sur des images radiologistes. On travaille sur une littératie numérique. Il y a également une réserve prudente, tant qu'on n'a pas de logiciel fonctionnel et sécuritaire avec les données de notre hôpital, ça demeure théorique.

Ça demande un investissement en temps et en argent pour développer cette technologie. A-t-on les ambitions de nos moyens?

Dr Tang : Il y a des investissements substantiels, le gouvernement actuel à approuver une subvention de 50 millions pour créer un réseau pancanadien The Digital Health and Discovery Platform qui finance à la fois l'Institut de recherche Terry Fox et la startup montréalaise Imagia qui travaillent sur un écosystème numérique fort pour partager les données, le savoir et la technologie.

Quelles questions doit-on se poser pour un développement éthique de la technologie?

Dr Tang : Il y a des aspects éthiques importants : accès des données, partage de données puis responsabilité.

Pour que ces algorithmes fonctionnent à grande échelle, il faut les données de nombreux patients. Est- ce que le consentement devrait-il être par défaut en partageant les données anonymes avec droit de retrait? Il faut avoir une approche altruiste dans la population. Comme patient, je suis conscient que mes données médicales servent à améliorer les soins et les choix de traitements du prochain patient.

La crainte de tous est la fuite de données, que par exemple, la confidentialité de notre dossier médical soit compromise, que ça affecte notre assurance. Il y a des solutions techniques pour contrer les risques. Les algorithmes de chaque l'hôpital peuvent être paramétrés pour analyser les chiffres de façon anonyme et sans qu'ils sortent des murs de l'établissement. Il y a une innovation importante de la recherche à Montréal sur l'entraînement fédéré.

La responsabilité est encore à clarifier. Dans quelques années, quand les algorithmes seront implantés, si l'algorithme fait une mauvaise recommandation ou un mauvais diagnostic, qui va en porter la responsabilité? Est-ce le médecin traitant ou l'entreprise derrière le logiciel ou une responsabilité partagée?

Dans un futur rapproché, qu'espérez-vous pour l'intégration de l'intelligence artificielle dans votre médecine?

Dr Tang : L'automatisation des tâches répétitives qui consomme du temps qui pourrait être employé à meilleur escient et l'appui au triage. Les opportunités s'ouvrent à nous!

« On a la chance d'avoir un leader- ship montréalais en l'intelligence artificielle. Des fonds sont dédiés à son application en santé. On réalise qu'il y a de nombreux défis : l'accès aux don- nées et la possibilité de fédérer des données provenant de différents centres hospitaliers au pays. »


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