Comment l'IA transforme les logiciels d'imagerie médicale avancée

L'introduction de l'IA (Intelligence Artificielle) dans le domaine de l'imagerie médicale est très prometteuse. Elle 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. Ils peuvent gérer et traiter efficacement les données numériques produites pendant les examens, et fournir les résultats les plus précis.

Dans cet article, nous examinerons comment l'IA peut aider à développer des logiciels d'imagerie médicale avancée et quelques exemples et cas d'usage impressionnants.

Plongeons-y.

Comment l'IA peut-elle aider dans l'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 autres professionnels de santé à améliorer leur productivité. Les technologues réitèrent que les logiciels d'imagerie médicale avancée maintiennent le nombre d'individus dans les hôpitaux à la baisse, réduisant le risque 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. Productivité accrue grâce à l'automatisation

L'IA peut automatiser quelques parties du flux de travail en radiologie. Elle peut aider à analyser les images médicales plus rapidement que les professionnels de santé, car elle a de meilleures capacités computationnelles.

Elle 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 santé et experts pour diagnostiquer des maladies comme le cancer basées sur des 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 lames et utilise des algorithmes de deep learning pour analyser les cellules cancéreuses.

L'IA a enregistré 99 % de précision dans le diagnostic du cancer, basé sur les lames correspondant à 38 % de certains médecins dans le 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.

Elle peut prédire si un patient souffrira d'insuffisance cardiaque basée sur son taux de visites à l'hôpital et son historique médical.

Les innombrables possibilités ont conduit à une hausse significative des systèmes de modalités d'imagerie basés sur l'IA à travers le monde. La croissance a alimenté l'évolution rapide des techniques de deep learning et un nombre croissant de partenariats inter-industries.

Principaux cas d'usage de l'IA dans l'imagerie médicale

Examinons quelques cas d'usage 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, ce qui inclut l'IA.

Dans l'imagerie du cancer, l'IA trouve une excellente utilité pour effectuer des tâches cliniques incluant la détection, la caractérisation et le suivi 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 largement le diagnostic, la segmentation et le stade des tumeurs. Elle fournit des descripteurs de tumeurs robustes qui aident à capturer l'hétérogénéité et la variabilité intra-tumorales.
• Suivi : L'IA peut jouer un rôle significatif dans le suivi des changements d'une tumeur au fil du temps. Suivi temporel des changements de tumeur soit dans l'histoire naturelle, soit en réponse au traitement.

L'imagerie médicale trouve une place significative dans les dépistages préventifs des cancers, comme le cancer du poumon, du sein et du côlon.

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

Elle peut différencier les nodules bénins des malignes. La détection précoce et la précision améliorée peuvent aider à améliorer les résultats pour les patients et minimiser le sur-traitement. Les maladies détectées aux stades précoces sont souvent curables.

De plus, l'IA peut également améliorer le stade et la caractérisation du cancer du poumon et le suivi de la réponse au traitement. Elle peut utiliser des caractéristiques d'imagerie quantitative pour catégoriser les microcalcifications plus précisément. En fait, la technologie peut potentiellement diminuer le taux de biopsies bénignes inutiles.

2. Identification des risques pour les maladies cardiovasculaires

Les techniques d'IA telles que le machine learning (ML), l'informatique cognitive et le deep learning (DL) ont un immense potentiel pour changer la façon dont la cardiologie et la médecine cardiovasculaire sont pratiquées, surtout dans l'imagerie cardiovasculaire.

Elle peut aider à mesurer les diverses structures du cœur et révéler le risque d'un individu pour les maladies cardiovasculaires.

L'IA peut identifier les problèmes qui peuvent devoir être adressés par la chirurgie ou la gestion pharmacologique. L'automatisation de la détection d'anomalies dans les tests d'imagerie couramment prescrits, comme les radiographies thoraciques, n'accélérera pas seulement la prise de décision mais réduira aussi les erreurs de diagnostic.

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

Elle peut être utilisée comme outil de dépistage initial pour la cardiomégalie, et les professionnels de santé peuvent l'utiliser comme marqueur de maladie cardiaque.

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

À l'avenir, les évaluations visuelles des radiologues qui sont parfois erronées peuvent transcender vers une utilisation efficace de l'IA. Par exemple, l'identification de l'agrandissement de l'oreillette gauche à partir de radiographies thoraciques pourrait éliminer d'autres problèmes cardiaques ou pulmonaires.

De plus, cela peut aider les fournisseurs à cibler des traitements appropriés pour les patients. Par la suite, la quantification automatisée du flux de l'artère pulmonaire ferait gagner du temps au médecin interpréteur.

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'erreurs et les écarts quotidiens en radiologie sont supérieurs à 3-5 %. Il est évident que des méthodes novatrices et des logiciels d'imagerie médicale avancée peuvent aider les médecins à analyser efficacement les données.

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

Pensez 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 aussi à se préparer pour des soins à long terme.

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

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

Les techniques de ML sont maintenant de plus en plus populaires pour traiter les problèmes liés au cerveau. L'automatisation de telles procédures avec le ML pourrait aider au développement de biomarqueurs d'imagerie prometteurs. De telles initiatives novatrices peuvent aider à réduire les charges de flux de travail sur les fournisseurs.

4. Détection des complications thoraciques

La pneumonie et le pneumothorax peuvent se transformer en urgence vitale en raison de l'effondrement pulmonaire et de la détresse respiratoire ou circulatoire. Les retards dans la détection et le traitement du pneumothorax grave peuvent entraîner des dommages sévères aux patients. Dans de tels cas, les algorithmes artificiels peuvent aider les médecins.

Les images de radiologie sont couramment utilisées pour diagnostiquer la pneumonie et distinguer la condition d'autres affections pulmonaires, comme la bronchite. Cependant, les radiologues ne sont pas toujours disponibles pour lire les images.

Même quand les radiologues sont présents, ils peuvent encore avoir des difficultés à détecter la pneumonie dans les cas où les patients ont des conditions pulmonaires préexistantes, incluant la fibrose kystique ou les tumeurs malignes.

Ici, un algorithme IA pourrait évaluer les radiographies et autres images pour des preuves d'opacités indiquant la pneumonie. Par la suite, il peut alerter les fournisseurs de soins sur les diagnostics potentiels et permettre un traitement plus rapide.

De plus, des algorithmes informatiques, soutenus par des données d'entraînement de haute qualité, pourraient aider à détecter le pneumothorax sur une radiographie thoracique avec une précision significative pour aider à prioriser les images pour une révision rapide par les médecins.

Les radiologues pourraient potentiellement utiliser les algorithmes comme outil pour augmenter la vitesse à laquelle un pneumothorax grave est détecté, surtout aux moments de moindre personnel, quand 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, les algorithmes pouvaient détecter la majorité (80 %–84 %) des images montrant un pneumothorax modéré ou large tout en classant correctement 90 % ou plus des images sans pneumothorax comme négatives.

Donc, l'implémentation de tels algorithmes peut améliorer la vitesse et la qualité des soins délivrés à travers divers contextes de santé. De plus, l'IA peut aussi être capable d'aider les fournisseurs à surveiller les patients au fil du temps.

Une détection rapide et une communication rapide avec les professionnels de santé traitants peuvent résulter en un traitement plus rapide du pneumothorax et à réduire les impacts d'un problème médical grave.

Principaux exemples d'IA dans l'imagerie médicale

Examinons quelques technologies populaires d'IA et de vision par ordinateur approuvées pour un usage clinique.

1. QuantX (Quantitative Insights)

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

QuantX est le tout premier système de diagnostic du cancer du sein assisté par ordinateur approuvé par la FDA pour un usage en radiologie. C'est un dispositif logiciel d'analyse d'image quantitative utilisé pour assister les radiologues dans l'évaluation et la caractérisation des anomalies du sein en utilisant des données d'image IRM.

Le logiciel a aidé les radiologues à interpréter les IRM, notant les différences entre les lésions cancéreuses et non cancéreuses du sein. Comme l'a déclaré à juste titre le PDG et président de Paragon Biosciences, la radiologie est la colonne vertébrale du diagnostic de nombreuses maladies, et l'avenir est les radiologues avec la technologie.

De plus, QuantX peut également être utilisé comme visualiseur d'images de modalités numériques multiples, incluant l'échographie et la mammographie. Le logiciel inclut des outils qui permettent aux utilisateurs de mesurer et documenter les images et de produire un rapport structuré.

IRM du sein (National Cancer Institute) | Source de l'image

2. ProFound AI (iCAD inc.)

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

ProFound AI pour la tomosynthèse mammaire numérique (DBT) est développé sur la technologie de deep learning et d'IA la plus moderne. Il est cliniquement établi pour soutenir les radiologues dans la résolution des défis de lecture des cas de tomosynthèse.

ProFound AI est une plateforme d'IA de deep learning puissante et prouvée qui aide les radiologues avec la lecture de mammographie 2D.

La solution de détection de cancer haute performance et de flux de travail examine et analyse précisément chaque image. De plus, elle détecte à la fois les densités de tissus mous malignes et les calcifications avec une précision inégalée.

ProFound AI pour mammographie 2D | Source de l'image

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 le premier dispositif d'intelligence artificielle (IA) autonome approuvé par la FDA qui utilise un logiciel pour analyser les images d'une caméra rétinienne appelée Topcon NW400 pour des preuves de lésions.

Comment cela fonctionne-t-il ?

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 ultérieure.

La FDA a désigné IDx-DR comme un Dispositif de Percée. Dans ce contexte, Michael Abramoff, le fondateur et président de l'entreprise, a déclaré à juste titre que le système de santé avait besoin de moyens plus efficaces et rentables pour détecter la rétinopathie diabétique.

Système IDx-DR | Source de l'image

4. OsteoDetect (Imagen Technologies)

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

Le logiciel utilise des techniques de deep learning pour analyser les radiographies du poignet (post-antérieur [PA] et latéral [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 fournisseur dans la détection et le diagnostic.

L'OsteoDetect approuvé par la FDA est destiné à être utilisé par les cliniciens dans divers contextes, incluant les soins primaires, les soins d'urgence, la médecine d'urgence et les soins de spécialité, comme l'orthopédie.

Logiciel OsteoDetect guidé par IA | Source de l'image

5. ContaCT (Viz.ai)

ContaCT de Viz.ai est un outil de flux de travail parallèle, notification uniquement. ContaCT utilise un algorithme d'intelligence artificielle pour examiner et analyser les images de tomodensitométrie (CT) pour des biomarqueurs symptomatiques d'un AVC possible.

Le logiciel utilise le deep learning pour quantifier les caractéristiques d'image et effectuer une segmentation vasculaire cohérente avec les occlusions de gros vaisseaux (LVOs) dans les scans.

Le temps est critique lors du traitement des AVC, donc une application mobile qui envoie des notifications directement au médecin traitant peut sauver des vies.

Application Viz.AI ContaCT | Source de l'image

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

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

À travers l'Europe, il y a une pénurie massive de radiologues formés. Le Royaume-Uni fait face aux pires contraintes de capacité, avec le plus faible nombre de radiologues praticiens par habitant.

Les contraintes budgétaires et une population vieillissante couplées au processus chronophage d'analyse d'image sont probablement la raison de la pénurie catastrophique de radiologues à travers l'Europe. (Source)

Avec l'IA et le machine learning, les experts espèrent résoudre ce problème. L'IA peut être utilisée pour automatiser plusieurs activités manuelles telles que l'enregistrement et l'exécution d'analyses sur les données. Cependant, il y a encore certains défis pour l'utilisation de logiciels d'imagerie médicale basés sur l'IA.

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

Les modalités d'imagerie mondiales activées par l'IA sont prêtes à changer le paysage du marché. Cependant, les logiciels d'imagerie médicale basés sur l'IA font face à certains défis significatifs.

Examinons les facettes de la crise.

• Défis réglementaires

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

L'intention derrière la conception de l'IA doit être considérée, car certains appareils peuvent être programmés pour fonctionner de manière non éthique. Donc, des réglementations doivent être établies qui soient opportunes et pertinentes.

• Augmentation des dépenses en 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 la recherche, le coût élevé et la réticence à adopter ces systèmes devraient également freiner la croissance du marché. (Source)

Les défis incluent aussi la nouvelle technologie perturbant la prestation de soins et le besoin d'améliorer les résultats pour les patients. Cependant, avec les complexités technologiques croissantes et les défis, il y a une excellente opportunité d'exploiter la technologie et d'offrir des solutions pour combler le fossé de capacité d'imagerie. En tant qu'appreneurs, on peut évoluer en imbibant les meilleures pratiques pour répondre aux besoins croissants.

Conclusion

Sans aucun doute, l'IA pour l'imagerie médicale est à un carrefour excitant. L'IA booste la puissance de traitement d'un nombre massif d'images médicales et a un avenir prometteur. Malgré l'excitation, il y a encore des améliorations nécessaires avant qu'elle ne devienne plus robuste. Pourtant, l'IA peut jouer un rôle significatif dans l'espace de l'imagerie médicale. Elle peut changer la façon dont les gens traitent l'énorme nombre d'images, améliorant les soins aux patients et réduisant les temps d'examen.

Nous ne faisons qu'effleurer la surface concernant les capacités de l'IA. Le paysage de l'imagerie médicale s'accélérera 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 des logiciels robustes qui peuvent permettre aux radiologues une précision diagnostique accrue.

Construisez un logiciel d'imagerie médicale IA à succès avec Imaginovation

Malgré les nombreux défis, il est excitant d'apporter des solutions d'imagerie médicale IA sur le marché. Il est évident que l'IA en radiologie grandira à pas de géant. Donc, si vous cherchez à développer un logiciel d'imagerie médicale robuste, parlez-nous.

Nous sommes une entreprise primée de développement d'applications web et mobiles à Raleigh, avec une expérience incroyable dans le développement d'histoires numériques durables et révolutionnaires. Parlons-en.