L’intelligence artificielle dans le quotidien de 3R

Depuis plusieurs années le Groupe 3R fait figure de pionnier dans l’implémentation, le développement et l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle (IA) dans sa pratique quotidienne. Bénéficiant à la fois aux radiologues, aux praticiens et à leurs patients, ces algorithmes révolutionnent la pratique de l’imagerie médicale.

Utilisation d’algorithmes d’IA intégrés aux modalités d’imagerie médicale

L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans les modalités d’imagerie médicale (IRM, scanner, radiographie, échographie, etc.) repose sur l’utilisation d’algorithmes avancés qui améliorent divers aspects du processus d’acquisition et d’interprétation des images. L’IA est utilisée à plusieurs niveaux dans le fonctionnement des machines d’imagerie :

Optimisation de l’acquisition des images

• Réduction du bruit et amélioration de la qualité : Des réseaux neuronaux entraînés sur de grandes bases de données d’images médicales sont capables de reconstruire des images plus nettes à partir de données brutes, même avec moins de rayonnement ou un temps d’acquisition plus court.
• Accélération des séquences d’acquisition : En IRM, par exemple, des techniques comme la reconstruction d’images par IA (Deep Learning Reconstruction) permettent de capturer des images diagnostiques avec une durée réduite de 30 à 50 %.
• Correction des artefacts : L’IA aide à corriger les artefacts de mouvement (patient qui bouge) et autres interférences, améliorant ainsi la qualité des images obtenues.

Automatisation et standardisation des protocoles

• Les machines équipées d’IA peuvent ajuster automatiquement les paramètres d’acquisition en fonction de la morphologie du patient, réduisant les erreurs humaines et standardisant les images pour une analyse plus fiable.
• Par exemple, en échographie, des algorithmes de reconnaissance automatique des structures anatomiques permettent d’obtenir des angles et des mesures optimaux sans nécessiter une expertise avancée de l’opérateur.

Reconstruction et post-traitement

• Reconstruction d’images haute résolution : L’IA permet de générer des images haute résolution à partir de données acquises à faible résolution, ce qui réduit l’exposition aux rayons X pour le patient.

• Fusion d’images multimodales : Elle aide à combiner plusieurs modalités d’imagerie (IRM + scanner, par exemple) pour améliorer l’analyse des structures anatomiques.

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utilisation d’algorithmes d’IA pour la détection de pathologies

Les algorithmes d’intelligence artificielle (IA) détectent des pathologies dans l’imagerie médicale en utilisant des techniques d’apprentissage automatique, principalement l’apprentissage profond (deep learning). Ces modèles sont entraînés sur des millions d’images annotées par des radiologues afin de reconnaître des anomalies et de distinguer les tissus sains des tissus pathologiques.

Comment fonctionnent ces algorithmes ?

Les algorithmes de détection de pathologies utilisent plusieurs étapes clés :

Acquisition et pré-traitement des images

• Les images médicales (radiographies, IRM, scanners, échographies) sont converties en formats exploitables par les réseaux neuronaux.
• Un prétraitement est souvent appliqué pour améliorer la qualité des images : réduction du bruit, correction des artefacts, normalisation des contrastes, etc.

Utilisation de réseaux de neurones convolutifs (CNN)

• Les réseaux de neurones convolutifs (Convolutional Neural Networks – CNN) sont des modèles d’apprentissage profond spécialisés en analyse d’images.
• Ils fonctionnent en extrayant automatiquement des caractéristiques visuelles : formes, textures, intensités, contrastes…
• Plusieurs couches de convolution analysent progressivement les détails des images pour identifier des motifs caractéristiques des pathologies.

Classification et segmentation

• Une fois les caractéristiques extraites, l’algorithme peut :
  • Classer une image (exemple : “normal” ou “anormal”).
  • Segmenter les zones suspectes en les colorant sur l’image pour indiquer au médecin où regarder.
  • Quantifier les lésions (taille, volume, croissance) pour suivre l’évolution d’une pathologie au fil du temps.

Exemples d’application en imagerie médicale utilisés chez 3R

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Co-Développement d’algorithmes d’intelligence artificielle

K3ROS : L’APPLICATION QUI DÉTECTE LES LÉSIONS DU GENOU
PREMIERE MONDIALE : Keros est une solution d’Intelligence Artificielle d’aide au diagnostic qui détecte les principales anomalies du genou lors d’une IRM. Co-développée par le Groupe 3R et Incepto, cette application délivre une appréciation sur l’existence ou non d’une lésion sur les ligaments, les ménisques et les cartilages. Une lecture algorithmique qui offre de nombreux avantages.

En savoir plus sur KEROS

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Bénéfices de l’IA pour les professionnels et les patients

Rapidité d’acquisition et réduction des délais

• La durée des examens est réduite, ce qui permet de réaliser plus d’examens en moins de temps.
• En IRM, des algorithmes permettent d’accélérer l’acquisition (avantage pour les patients claustrophobes) tout en améliorant la qualité des images.

Amélioration de la qualité d’image et de la précision diagnostique

• Réduction des artefacts et meilleure visualisation des structures anatomiques, ce qui facilite la détection précoce des pathologies (tumeurs, lésions, anomalies vasculaires, etc.).
• Standardisation des images pour assurer une meilleure reproductibilité et une comparaison plus fiable entre les examens d’un même patient.

Réduction de l’exposition aux radiations

• En scanner et en radiographie, l’IA permet d’obtenir une excellente qualité d’image avec une dose de rayonnement réduite de 30 à 60 %, ce qui est bénéfique pour la radioprotection des patients et des praticiens.

Assistance au diagnostic et gain de temps pour les radiologues

• Des outils d’IA, tels que décrit plus haut, permettent d’analyser automatiquement les images pour détecter des anomalies suspectes, guidant ainsi les radiologues et réduisant le risque d’erreur humaine.
• L’IA peut aussi générer des rapports préliminaires et suggérer des diagnostics différentiels, ce qui libère du temps pour les médecins et améliore l’efficacité des services d’imagerie.

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Formation continue des collaborateurs et… des médecins prescripteurs

3R organise régulièrement des cycles de formation continue dédiés à l’IA et l’imagerie médicale, destinés aux professionnels de la santé.

Nos webinaires consacrés à l’intelligence artificielle :

• Origine de l’IA
• Exemples d’utilisation clinique de l’IA
• L’impact de l’IA sur le cancer radio-induit
• Rôle de l’IA dans le cycle de vie d’un examen radiologique
• Rôle de l’IA dans le workflow du technicien en radiologie médicale
• L’impact de l’IA dans la vie professionnelle du TRM
• Évaluation des performances cliniques des logiciels de radiologie diagnostique basés sur l’IA
• Biais et facteurs confondants en IA, algorithmo-vigilance en imagerie médicale
• Percer le mystère de la boîte noire de l’IA