Le rôle de l'IA dans la création de logiciels d'imagerie médicale avancés

L'introduction de l'IA (Intelligence Artificielle) dans le domaine de l'imagerie médicale est assez prometteuse. Il montre des progrès ingénieux dans la détection précoce et le diagnostic de différentes maladies.

Les logiciels d'imagerie médicale basés sur l'IA peuvent offrir des solutions viables au secteur de la santé. Il peut gérer et traiter efficacement les données numériques produites lors des analyses et fournir les résultats les plus précis.

Dans ce blog, nous verrons comment l'IA peut aider à développer des logiciels d'imagerie médicale avancés et quelques exemples et cas d'utilisation impressionnants.

Plongeons-y.

Comment l'IA peut-elle aider en imagerie médicale ?

L'IA peut améliorer le processus d'imagerie médicale dans les hôpitaux de plusieurs façons. Il est excitant de voir l'utilisation de la technologie pour réduire les temps d'examen et améliorer les soins aux patients.

Crédit photo :vectorpouch / Freepik

La technologie peut aider les radiologues et d'autres professionnels de la santé à améliorer leur productivité. Les technologues réitèrent que les logiciels d'imagerie médicale avancés réduisent le nombre de personnes dans les hôpitaux, ce qui réduit les risques de transmission.

De telles initiatives soutiennent la communauté de l'imagerie en prenant les meilleures décisions médicales. Voyons comment l'IA peut faciliter l'imagerie médicale. 1.

1. Plus de productivité grâce à l'automatisation

L'IA peut automatiser quelques parties du flux de travail de radiologie. Il peut aider à analyser les images médicales plus rapidement que les professionnels de la santé, car il possède de meilleures capacités de calcul.

Cela peut améliorer la vitesse, l'efficacité et la précision, ce qui peut conduire à de meilleurs soins.

2. Diagnostic plus précis

Selon des études, l'IA peut être plus compétente que les professionnels de la santé et les experts pour diagnostiquer des maladies telles que le cancer sur la base d'images médicales.

Par exemple, des scientifiques de Google ont développé une IA qui peut faciliter le diagnostic du cancer du sein. La technologie capture des images médicales via des diapositives et utilise des algorithmes d'apprentissage en profondeur pour analyser les cellules cancéreuses.

L'IA a enregistré une précision de 99 % dans le diagnostic du cancer, sur la base des diapositives correspondant à 38 % de certains médecins du groupe de comparaison.

3. Calcul de données quantitatives

L'IA peut utiliser des données quantitatives de multiples façons au-delà des limites de la cognition humaine.

Il peut prédire si un patient souffrira d'insuffisance cardiaque en fonction de son taux de visites à l'hôpital et de ses antécédents médicaux.

Les innombrables possibilités ont conduit à une augmentation significative des systèmes de modalités d'imagerie basés sur l'IA à travers le monde. Cette croissance a alimenté l'évolution rapide des techniques d'apprentissage en profondeur et un nombre croissant de partenariats intersectoriels.

Principaux cas d'utilisation de l'IA en imagerie médicale

Examinons quelques-uns des cas d'utilisation réels de l'IA dans l'imagerie médicale.

1. Dépistage des cancers courants

Au fond, la plupart des conservateurs de logiciels ont le désir d'améliorer l'efficacité des soins cliniques continus, ce qui inclut l'IA.

Dans l'imagerie du cancer, l'IA trouve une excellente utilité dans l'exécution de tâches cliniques telles que la détection, la caractérisation et la surveillance des tumeurs.

• Détection :À ce stade, les outils de détection basés sur l'IA peuvent réduire les oublis d'observation et les erreurs d'omission.
• Caractérisation :La tâche capture globalement le diagnostic, la segmentation et la stadification des tumeurs. Il fournit des descripteurs de tumeurs robustes qui aident à capturer l'hétérogénéité et la variabilité intra-tumorales.
• Surveillance :L'IA peut jouer un rôle important dans le suivi des changements dans une tumeur au fil du temps. Suivi temporel des modifications tumorales soit dans l'histoire naturelle, soit en réponse au traitement.

L'imagerie médicale occupe une place importante dans les dépistages préventifs des cancers, tels que le cancer du poumon, le cancer du sein et le cancer du côlon.

Par exemple , selon les experts, l'imagerie médicale en IA joue un rôle essentiel dans l'amélioration de la détection précoce et de la caractérisation du cancer du poumon.

Il permet de différencier les nodules bénins des nodules malins. Une détection précoce et une meilleure précision peuvent aider à améliorer les résultats des patients et à minimiser le surtraitement. Les maladies détectées à un stade précoce sont souvent guérissables.

En outre, l'IA peut également améliorer la stadification et la caractérisation du cancer du poumon et la surveillance de la réponse au traitement. Il peut utiliser des fonctions d'imagerie quantitatives pour catégoriser les microcalcifications avec plus de précision. En fait, la technologie peut potentiellement réduire le taux de biopsies bénignes inutiles.

2. Identification des risques de maladies cardiovasculaires

Les techniques d'IA telles que l'apprentissage automatique (ML), l'informatique cognitive et l'apprentissage en profondeur (DL) ont un immense potentiel pour changer la façon dont la cardiologie et la médecine cardiovasculaire sont pratiquées, en particulier en imagerie cardiovasculaire.

Il peut aider à mesurer les différentes structures du cœur et révéler le risque de maladies cardiovasculaires d'un individu.

L'IA peut identifier les problèmes qui peuvent devoir être résolus par la chirurgie ou la gestion pharmacologique. L'automatisation de la détection des anomalies dans les tests d'imagerie couramment demandés, tels que les radiographies pulmonaires, accélérera non seulement la prise de décision, mais réduira également les erreurs de diagnostic.

Alors, réfléchissez un instant, si un patient atterrit dans une unité de soins d'urgence, se plaignant d'essoufflement, la radiographie thoracique comme première étude d'imagerie peut être utile.

Il peut être utilisé comme outil de dépistage initial de la cardiomégalie et les professionnels de la santé peuvent l'utiliser comme marqueur des maladies cardiaques.

En fait, Zebra Medical Vision et Clalit Health Services ont présenté un projet de recherche qui permet l'identification précoce des patients atteints de maladies cardiovasculaires à l'aide de l'IA. En utilisant les données de tomodensitométrie (CT) existantes, les algorithmes d'IA de Zebra-Med permettent à Clalit de découvrir les patients qui présentent un risque d'événements cardiaques.

À l'avenir, les évaluations visuelles des radiologues, parfois erronées, pourront transcender l'utilisation efficace de l'IA. Par exemple, l'identification d'une hypertrophie auriculaire gauche à partir de radiographies pulmonaires pourrait éliminer d'autres problèmes cardiaques ou pulmonaires.

En outre, cela peut aider les prestataires à cibler les traitements appropriés pour les patients. Par la suite, la quantification automatisée du débit de l'artère pulmonaire ferait gagner du temps au médecin interprète.

3. Précision dans le diagnostic des maladies neurologiques

Au cours de la dernière décennie, la tomodensitométrie (CT), la tomographie par émission de positrons (TEP) et l'imagerie par résonance magnétique (IRM) ont révolutionné l'étude du cerveau.

Les experts estiment que les taux d'erreur et les écarts quotidiens en radiologie sont supérieurs à 3 %-5 %. Il est évident que de nouvelles méthodes et des logiciels d'imagerie médicale avancés peuvent aider les médecins à analyser efficacement les données.

La qualité des données médicales augmentera, ce qui peut favoriser une meilleure analyse et un meilleur contrôle des maladies.

Réfléchissez un instant :il n'y a pas de remède pour certaines maladies neurologiques dégénératives, comme la sclérose latérale amyotrophique (SLA). Dans de tels cas, des diagnostics précis peuvent aider les individus à comprendre les résultats probables et à se préparer aux soins de longue durée.

Les études d'imagerie sont essentielles pour identifier la SLA et également pour différencier la SLA et la sclérose latérale primaire (PLS). Les radiologues jouent un rôle crucial pour décider si les lésions imitent les structures de l'une des maladies.

Les professionnels de la santé savent que la segmentation manuelle et les évaluations quantitatives de la susceptibilité (QSM) du cortex moteur sont difficiles, nécessaires et prennent du temps.

Les techniques de ML sont désormais de plus en plus populaires pour résoudre les problèmes liés au cerveau. L'automatisation de telles procédures avec ML pourrait aider au développement de biomarqueurs d'imagerie prometteurs. Ces nouvelles initiatives peuvent aider à réduire les charges de travail des fournisseurs.

4. Détecter les complications thoraciques

La pneumonie et le pneumothorax peuvent se transformer en une urgence mortelle en raison d'un collapsus pulmonaire et d'une détresse respiratoire ou circulatoire. Les retards dans la détection et le traitement d'un pneumothorax grave peuvent entraîner de graves préjudices pour les patients. Dans de tels cas, des algorithmes artificiels peuvent aider les médecins.

Les images radiologiques sont couramment utilisées pour diagnostiquer la pneumonie et distinguer la maladie d'autres affections pulmonaires, telles que la bronchite. Cependant, les radiologues ne sont pas toujours disponibles pour lire les images.

Même lorsque les radiologues sont présents, ils peuvent avoir des difficultés à détecter une pneumonie dans les cas où les patients ont des affections pulmonaires préexistantes, notamment la fibrose kystique ou des tumeurs malignes.

Ici, un algorithme d'IA pourrait évaluer les rayons X et d'autres images pour détecter des opacités indiquant une pneumonie. Par la suite, il peut alerter les prestataires de soins des diagnostics potentiels et permettre un traitement plus rapide.

De plus, des algorithmes informatiques, soutenus par des données de formation de haute qualité, pourraient aider à détecter le pneumothorax sur une radiographie pulmonaire avec une précision significative pour aider à hiérarchiser les images pour un examen rapide par les médecins.

Les radiologues pourraient potentiellement utiliser des algorithmes comme outil pour augmenter la vitesse de détection d'un pneumothorax grave, en particulier en période de faible effectif, lorsque les délais d'exécution sont généralement plus longs.

Regardons un bon exemple qui réitère la précision dans la détection des complications et conditions thoraciques. Dans une étude de recherche, des algorithmes ont pu détecter la majorité (80 % à 84 %) des images montrant un pneumothorax modéré ou important tout en catégorisant correctement 90 % ou plus des images sans pneumothorax comme négatives.

Ainsi, la mise en œuvre de tels algorithmes peut améliorer la rapidité et la qualité des soins dispensés dans divers contextes de soins de santé. De plus, l'IA peut également aider les prestataires à surveiller les patients au fil du temps.

Une détection rapide et une communication rapide avec les professionnels de la santé traitants peuvent accélérer le traitement du pneumothorax et atténuer les conséquences d'un problème médical grave.

Principaux exemples d'IA en imagerie médicale

Examinons quelques technologies d'IA et de vision artificielle populaires qui sont approuvées pour une utilisation clinique.

1. QuantX (Insights quantitatifs)

Paragon Biosciences et Qlarity Imaging ont développé un moyen d'exploiter la puissance de l'intelligence artificielle pour aider les humains à attraper le cancer plus tôt et plus précisément.

QuantX est le tout premier système de diagnostic du cancer du sein assisté par ordinateur autorisé par la FDA pour une utilisation en radiologie. Il s'agit d'un dispositif logiciel d'analyse quantitative d'images utilisé pour aider les radiologues à évaluer et à caractériser les anomalies mammaires à l'aide de données d'images IRM.

Le logiciel a aidé les radiologues à interpréter les IRM, notant les différences entre les lésions mammaires cancéreuses et non cancéreuses. Comme l'a déclaré à juste titre le PDG et président de Paragon Biosciences, la radiologie est l'épine dorsale du diagnostic de nombreuses maladies, et l'avenir, ce sont les radiologues dotés de la technologie.

De plus, QuantX peut également être utilisé comme visualiseur d'images numériques multimodalités, y compris l'échographie et la mammographie. Le logiciel comprend des outils qui permettent aux utilisateurs de mesurer et de documenter les images et les sorties dans un rapport structuré.

IRM du sein (Institut National du Cancer) | Source des images

2. ProFound AI (iCAD inc.)

iCAD, le leader du marché de la détection assistée par ordinateur du cancer du sein, a présenté le dernier né de l'IA :ProFound AI.

ProFound AI pour la tomosynthèse mammaire numérique (DBT) est développé sur la technologie d'apprentissage en profondeur et d'IA la plus moderne. Il est cliniquement établi pour aider les radiologues à relever les défis de la lecture des cas de tomosynthèse.

ProFound AI est une plate-forme d'IA d'apprentissage en profondeur puissante et éprouvée qui aide les radiologues à lire la mammographie 2D.

La solution performante de détection du cancer et de flux de travail examine et analyse avec précision chaque image. De plus, il détecte à la fois les densités malignes des tissus mous et les calcifications avec une précision inégalée.

ProFound AI pour la mammographie 2D | Source des images

3. IDx-DR

IDx, fabricant d'outils de diagnostic IA autonomes, a construit IDx-DR. C'est un appareil capable de diagnostiquer la rétinopathie diabétique sans intervention humaine.

Le système est la première intelligence artificielle (IA) autonome approuvée par la FDA qui utilise un logiciel pour analyser les images d'une caméra rétinienne appelée Topcon NW400 pour détecter les lésions.

Comment ça marche ?

Un médecin télécharge les images numériques des rétines du patient sur un serveur cloud sur lequel le logiciel IDx-DR est installé. Le logiciel peut offrir des résultats précis pour une évaluation diagnostique plus approfondie.

La FDA a désigné IDx-DR comme dispositif révolutionnaire. Dans ce contexte, Michael Abramoff, fondateur et président de la société, a déclaré avec justesse que le système de santé avait besoin de moyens plus efficaces et rentables pour détecter la rétinopathie diabétique.

Système IDx-DR | Source des images

4. OstéoDetect (Imagen Technologies)

Le logiciel OsteoDetect d'Imagen Technologies est un logiciel de détection et de diagnostic assisté par ordinateur. La technologie utilise un algorithme d'intelligence artificielle pour examiner et analyser les images radiographiques 2D afin de détecter toute indication de fracture du radius distal.

Le logiciel utilise des techniques d'apprentissage en profondeur pour analyser les radiographies du poignet (post-antérieure [PA] et latérale [LAT]) pour les fractures du radius distal chez les patients adultes. De plus, il marque l'emplacement de la fracture sur l'image pour aider le prestataire à le détecter et à le diagnostiquer.

L'OsteoDetect approuvé par la FDA est destiné à être utilisé par des cliniciens dans divers contextes, y compris les soins primaires, les soins d'urgence, la médecine d'urgence et les soins spécialisés, tels que l'orthopédie.

Logiciel guidé par l'IA OsteoDetect | Source des images

5. Contacter (Viz.ai)

ContaCT de Viz.ai est un outil de flux de travail parallèle uniquement pour les notifications. ContaCT utilise un algorithme d'intelligence artificielle pour examiner et analyser les images de tomodensitométrie (TDM) à la recherche de biomarqueurs symptomatiques d'un éventuel accident vasculaire cérébral.

Le logiciel utilise l'apprentissage en profondeur pour quantifier les caractéristiques de l'image et effectuer une segmentation des vaisseaux cohérente avec les occlusions de gros vaisseaux (LVO) dans les scans.

Le temps est critique lors du traitement d'un AVC. Une application mobile qui envoie des notifications directement au médecin traitant peut donc sauver des vies.

Application Viz.AI ContaCT | Source des images

La pénurie de radiologues formés et expérimentés peut-elle être résolue grâce à l'IA ?

D'une part, il y a une augmentation de la demande d'imagerie en coupe (CT et IRM). D'autre part, il y a un manque de radiologues formés pour examiner et analyser les images.

Dans toute l'Europe, il y a une pénurie massive de radiologues formés. Le Royaume-Uni est confronté aux pires contraintes de capacité, avec le plus faible nombre de radiologues en exercice par habitant.

Les contraintes budgétaires et le vieillissement de la population associés au processus fastidieux d'analyse d'images sont probablement à l'origine de la pénurie catastrophique de radiologues en Europe. (Source)

Avec l'IA et l'apprentissage automatique, les experts espèrent résoudre ce problème. L'IA peut être utilisée pour automatiser plusieurs activités manuelles telles que l'enregistrement et l'analyse des données. Cependant, l'utilisation d'un logiciel d'imagerie médicale basé sur l'IA reste problématique.

Défis de l'utilisation de l'IA dans l'imagerie médicale

Les modalités d'imagerie mondiales activées par l'IA sont sur le point de changer le paysage du marché. Cependant, les logiciels d'imagerie médicale basés sur l'IA sont confrontés à des défis importants.

Vérifions les facettes de la crise.

• Défis réglementaires

Les applications d'IA ont besoin de réglementations en matière de sécurité, de protection de la vie privée et d'utilisation éthique des informations sensibles.

L'intention derrière la conception de l'IA doit être prise en compte, car certains appareils peuvent être programmés pour fonctionner de manière contraire à l'éthique. Il faut donc établir des réglementations opportunes et pertinentes.

• Une augmentation des dépenses d'imagerie médicale

Le marché mondial de l'intelligence artificielle dans l'imagerie médicale devrait atteindre une valeur projetée de 264,85 milliards USD d'ici 2026. Selon les recherches, le coût élevé et la réticence à adopter ces systèmes devraient également freiner la croissance du marché. (Source)

Les défis comprennent également les nouvelles technologies qui perturbent la prestation des soins et la nécessité d'améliorer les résultats pour les patients. Cependant, avec les complexités et les défis technologiques croissants, il existe une excellente occasion d'exploiter la technologie et d'offrir des solutions pour combler le déficit de capacité d'imagerie. En tant qu'apprentis, on peut évoluer en s'imprégnant des meilleures pratiques pour répondre aux besoins croissants.

Conclusion

Sans aucun doute, l'IA pour l'imagerie médicale est à un carrefour passionnant. L'IA augmente la puissance de traitement d'un grand nombre d'images médicales et a un avenir prometteur. Malgré l'excitation, il y a encore des améliorations nécessaires avant qu'il ne devienne plus robuste. Pourtant, l'IA peut jouer un rôle important dans le domaine de l'imagerie médicale. Cela peut changer la façon dont les gens traitent le nombre énorme d'images, améliorant les soins aux patients et réduisant les temps de numérisation.

Nous effleurons encore la surface en ce qui concerne les capacités de l'IA. Le paysage de l'imagerie médicale va s'accélérer avec la confiance croissante des clients dans les solutions cliniques basées sur l'IA. Tout ce que vous avez à faire est de continuer à développer un logiciel robuste qui peut permettre aux radiologues d'augmenter la précision du diagnostic.

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Malgré les nombreux défis, il est passionnant de mettre sur le marché des solutions d'IA pour l'imagerie médicale. Il est évident que l'IA en radiologie se développera à pas de géant. Donc, si vous envisagez de développer un logiciel d'imagerie médicale robuste, contactez-nous.

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