Suite au succès rencontré par le premier cycle de formation, 3R organise un second cycle de 6 webinaires, en libre accès, dédiées à l'IA et l'imagerie médicale. Pour les professionnels de la santé, des crédits de formation continue ont été obtenus auprès des associations faitières suivantes :
- Société Suisse de Radiologie (SSR)
- Association Suisse des Techniciens en Radiologie Médicale (ASTRM)
Calendrier de la formation 2022
1. Les aspects juridiques de l’intelligence artificielle en santé
- Diffusé le 06.04.2022 – PAS DE VIDEO REPLAY POUR CE COURS
- Prof. Philippe Ducor
Avocat et médecin spécialiste en médecine interne FMH
Professeur à la Faculté de droit de l’UNIGE
Les considérations légales de l’utilisation de l’IA en médecine seront évoquées lors de ce webinaire. Qui est responsable en cas d’erreur impliquant un diagnostic assisté par l’IA ? Le médecin a-t-il l’obligation d’utiliser un algorithme éprouvé dans sa discipline ? Un médecin peut-il déroger à la recommandation de l’algorithme ? Si une IA est supérieure à l’humain sur certaines problématiques et que le patient refuse son utilisation, peut-il ensuite faire un recours s’il estime finalement la prise en charge sous-optimale ? Avec le temps un algorithme peut devenir moins performant. Le fournisseur ou le centre de radiologie sont-ils tenus par la loi de monitorer les performances et de prendre des mesures correctives si besoin ? A qui appartiennent les données de santé du patient ? Peuvent-elles être vendues?
2. Les aspects financiers de l’intelligence artificielle en santé
- DIFFUSÉ LE 18.05.2022
- Abdelaziz Amraoui
Entrepreneur dans le domaine de la santé,
Ex-membre du comité exécutif du Groupe Assura
L’Intelligence Artificielle (IA) est de plus en plus présente en médecine et notamment en radiologie. Ce webinaire évoquera les considérations économiques de l’utilisation de l’IA en médecine.
Quel est l’impact sur les coûts de la santé ?
Qui va payer l’utilisation de l’IA: l’assurance ? le patient ? le centre de radiologie ?
3. L’impact de l’intelligence artificielle dans la vie professionnelle du trm
- Diffusé le 15 juin 2022
- Jean-Daniel Fardel, Responsable TRM, 3R
- Benoît Dufour, TRM et responsable projets, 3R
L’implémentation des outils d’Intelligence Artificielle (IA) en imagerie médicale modifie le travail des radiologues, mais également l’activité des techniciens en radiologie médicale (TRM).
Comment la profession a accueilli ces nouveautés ?
L’accompagnement et la formation ont-ils été à la hauteur ?
Existe-t-il une différence significative entre la perception que la profession avait avant l’utilisation de ces outils et la réalité ?
Quels indicateurs de performance à retenir en pratique pour l’impact de l’IA sur le travail du TRM ?
4. L’impact de l’intelligence artificielle sur le cancer radio-induit
- Diffusé le 28.09.2022
- Dr Sc. Damien Racine, Physicien médical en imagerie, CHUV
- Federica Zanca, Respon sable R&D, 3R
- Dr Hugues Brat, Radiologue FMH et directeur général, 3R
L’Intelligence Artificielle (IA) en radiologie ne concerne pas que l’analyse d’image. Au scanner par exemple, la reconstruction d’image par apprentissage profond permet d’obtenir une qualité d’image optimisée avec une dose plus faible que par un passé récent.
Alors qu’une part non négligeable de l’exposition globale de l’homme aux rayonnements ionisants est secondaire à l’imagerie médicale, quel impact cela peut-il avoir sur la population, notamment en termes d’incidence sur les cancers radio-induits ?
5. Les promesses de l’intelligence artificielle en radiologie : premier bilan
- Diffusé le 09.11.2022 (vidéo à venir)
- Federica Zanca, Responsable R&D, 3R
- Dr Benoît Rizk, Radiologue FMH et directeur médical, 3R
Si l’Intelligence Artificielle (IA) a fait une entrée fracassante en imagerie médicale avec la promesse funeste de remplacer rapidement les radiologues, le constat de l’utilisation de la première génération d’outils d’IA disponibles est tout autre.
Comment déchiffrer le vrai du faux des promesses des vendeurs de logiciels d’IA en radiologie ?
Comment évaluer une application dans sa pratique clinique de radiologue sur les données de nos propres patients ?
Quels indicateurs de performance peut-on développer dans son environnement clinique local ?
6. Exemples d’utilisation clinique de l’intelligence artificielle
- Diffusé le 7 décembre
- Dr Ulysse Donval
Médecin urgentiste, CHU Pontchaillou de Rennes
Si l’implémentation et l’utilisation des outils d’IA modifient la pratique des radiologues, l’accessibilité des résultats de ces algorithmes aux cliniciens n’est pas sans conséquence. Des médecins évoquent par quelques cas cliniques leur retour d’expérience sur ces nouveautés.
Le parcours de soin du patient est-il parfois modifié par le résultat d’une application d’IA avant l’interprétation du radiologue ?
N’y-a-t-il pas un risque de faire trop confiance à l’algorithme au détriment de son propre jugement ?
Si le radiologue et l’IA ne sont pas d’accord, qui croire ?