L’essor de l’intelligence artificielle en radiologie
Les prévisions selon lesquelles l’intelligence artificielle (IA) remplacerait les radiologues humains sont désormais obsolètes. En réalité, la demande pour ces professionnels a augmenté au point que le nombre de radiologues disponibles est insuffisant pour y répondre.
Une initiative prometteuse
Face à cette situation, deux radiologues ont décidé de créer une startup qui exploite l’IA pour améliorer l’efficacité et la précision des radiologues humains, plutôt que de les remplacer. Ils espèrent ainsi que cette technologie pourra alléger la charge des spécialistes sans toutefois interférer avec leurs responsabilités de prise en charge des patients.
Augmentation de la demande
William Boonn, un radiologue cardiovasculaire à Penn Medicine, a identifié deux grands facteurs qui alimentent cette hausse de la demande : l’augmentation de l’espérance de vie des patients et l’utilisation croissante des scanners pour diagnostiquer divers problèmes de santé. En plus d’une charge de travail plus lourde, la complexité croissante des examens a exacerbé la pression sur les radiologues. Boonn a souligné que cette combinaison de facteurs a conduit à un épuisement professionnel, poussant de nombreux spécialistes à quitter le domaine de la radiologie plus rapidement qu’auparavant.
Ce manque de professionnels qualifiés impacte réellement les patients, allongeant le délai entre la réalisation d’une scintigraphie et la réception des résultats par eux et leurs médecins. Malgré des prédictions antérieures sur l’obsolescence des radiologues, certaines ont découragé des étudiants de considérer cette carrière, note Boonn.
Une prédiction erronée mais marquante
Il y a environ dix ans, Geoffrey Hinton, un chercheur en IA reconnu comme le « parrain de l’IA », a conseillé aux écoles de médecine de cesser de former des radiologues, prévoyant que l’IA remplacerait ces experts dans un délai de cinq à dix ans. Ses commentaires sont souvent revenus lors des débats sur l’impact de l’IA sur l’emploi. Pourtant, depuis ces déclarations, il a été difficile de ne pas remarquer l’importante influence de l’IA sur le marché de l’emploi, l’environnement et même les prix de l’énergie.
L’IA génère également une pression supplémentaire sur le réseau électrique, car les centres de données nécessaires au fonctionnement de cette technologie consomment des quantités considérables d’électricité et d’eau pour le refroidissement.
Outils d’IA au service des radiologues
Boonn et son collègue Woojin Kim, spécialiste en radiologie musculosquelettique, ont cofondé Boring Radiology, Inc. dans le but d’exploiter le potentiel de l’IA tout en préservant l’aspect humain de la pratique médicale. La startup s’efforce de développer des outils d’assistance basés sur l’IA pour soutenir les radiologues au lieu de les remplacer.
“L’IA peut gérer tout ce qui est banal, ennuyeux et répétitif,” a affirmé Kim. Les systèmes informatiques lents et obsolètes, ainsi que la paperasse ou le tri dans d’énormes rapports, sont des défis que l’IA pourrait aider à surmonter.
Cependant, Boonn et Kim insistent sur le fait que le jugement humain et la compassion resteront cruciaux dans le domaine de la radiologie. Ils s’attendent néanmoins à des changements significatifs dans leur profession avec le développement de l’IA.
“Nous voulons nous assurer que la main-d’œuvre reste en bonne santé. C’est donc ici que l’IA peut vraiment faire la différence,” a ajouté Kim.
Sources d’information supplémentaires sur l’IA en santé
L’IA continue de transformer le secteur de la santé de multiples façons, parfois en augmentant la charge de travail pour les cliniciens.
- Augmentation des coûts : Des outils de facturation basés sur l’IA ont contribué à un supplément de 942 millions de dollars dans les frais hospitaliers sans amélioration des soins, selon Blue Cross.
- Plaintes générées par l’IA : Au Royaume-Uni, les médecins ont été submergés par des plaintes de 20 pages produites par l’IA, qui détournaient du temps nécessaire aux soins des patients.
- Frais supplémentaires : Dans un cas, un patient hospitalisé a contesté des frais de 85 000 dollars, aboutissant à la découverte de 20 000 dollars de charges inexpliquées par une évaluation réalisée par une IA.
FAQ
Quelles sont les limites de l’IA en radiologie ?
L’IA ne peut pas remplacer totalement les radiologues, car les décisions cliniques nécessitent encore un jugement humain et une compréhension empathique des besoins des patients.
Comment l’IA peut-elle améliorer les délais de traitement ?
En automatisant certaines tâches répétitives, l’IA peut libérer du temps pour les radiologues, leur permettant de se concentrer davantage sur l’analyse des résultats et l’interaction avec les patients.
L’IA peut-elle réellement réduire le burn-out parmi les radiologues ?
Oui, en prenant en charge des tâches administratives et répétitives, l’IA pourrait aider à diminuer le stress et la surcharge de travail, ce qui est essentiel pour la santé mentale des praticiens.
Qui sont les pionniers actuels de l’IA en radiologie ?
Des entreprises comme Boring Radiology, Inc. jouent un rôle clé dans le développement d’outils d’IA spécifiquement conçus pour aider les radiologues à améliorer leur pratique.
Quelles sont les implications de l’utilisation croissante de l’IA pour les soins aux patients ?
L’intégration de l’IA dans la radiologie peut améliorer la précision des diagnostics mais soulève aussi des questions sur la protection des données et l’éthique médicale.
