Intelligence artificielle en routine: quelles perspectives ?

L’intelligence artificielle embarquée en imagerie médicale se déploie en routine sur le territoire national au bénéficie de la qualité diagnostique délivrée aux patients.

En décembre 2018, le Scanner Aquilion One Genesis intégrant la plateforme d’intelligence artificielle appliquée à la reconstruction d’images scanographiques AiCE était installé aux urgences du CHU de Dijon. Depuis, Canon Medical poursuit le déploiement de ses solutions en intelligence artificielle embarquée au cœur des structures hospitalières françaises.

Un système embarqué en routine dans plusieurs hôpitaux universitaires français

Disponible sur les Scanners Aquilion PRECISION et GENESIS Edition, AiCE est une technique de Deep Learning Reconstruction (DLR). Elle utilise un réseau de neurones profonds, préformé et entrainé à différencier « le signal du bruit*» afin de le supprimer. L’avantage du deep learning vient du fait qu'il peut apprendre et s’auto-adapter en étudiant des exemples. Pour cela, l’algorithme utilise une très large base de données cliniques, recherche les « modèles de bruit » et apprend leurs comportements. Puis il détecte et soustrait « le bruit de l’image » afin d’améliorer le signal et de reconstruire des images avec une résolution spatiale améliorée.

Dans l’année 2019, Canon Medical a implanté ses solutions d’intelligence artificielle au cœur de centres hospitaliers universitaires de renom (Dijon, Strasbourg, Nancy, Paris, etc.). L’implantation en routine de l’AICE fournit des réponses concrètes aux professionnels de santé dans les services d’imagerie les plus performants et dans les services d’urgence. Canon Medical poursuit ainsi son engagement de faciliter l’accès à la technologie de l’intelligence artificielle embarquée aux plus grands nombres de patients et de professionnels de santé.

Après un an d’utilisation de l’Intelligence Artificielle, quels sont concrètement les avantages cliniques ?

Depuis l’installation de ce système au CHU de Dijon, le Pr Ricolfi et son équipe ont réalisé 3 études portant sur l’intérêt du DLR qui démontrent les apports de l’AiCE en matière de :

• Diminution des doses d’irradiation : entre 20% et 50% par rapport aux constructions itératives actuelles,
• Augmentation d’environ 50% de la qualité d’image objective,
• Amélioration de la prise en charge des AVC ischémiques.

Une communication orale aura lieu aux JFR présentant les premiers résultats de l’étude du CHU Dijon sur la performance d’AiCE en imagerie cardiaque. De plus, trois études seront aussi présentées au RSNA dont deux nouvelles, l'une portant sur le même sujet que la communication effectuée lors des JFR, une autre portant sur l’apport du DLR dans la qualité d’image et la réduction de dose dans la prise en charge des embolies pulmonaires et la dernière portant sur la détection du thrombus auriculaire dans la prise en charge des AVC aigu.

Avec l’Intelligence Artificielle, Canon Medical s’inscrit définitivement dans une démarche permettant un traitement global de la chaîne de valeur pour le bénéfice du radiologue comme du patient.