La radiologie d’intervention est mûre pour la disruption de l’IA – Leaders d’opinion

Par : Oz Moskovich, responsable de l’IA et de la science des données, XACT Robotics.

Pratiquement tous les secteurs des soins de santé explorent les applications de l’intelligence artificielle, mais il existe des domaines de la médecine qui présentent plus d’opportunités de disruption de l’IA que d’autres. En tant que responsable d’une équipe de science des données en robotique médicale, je suis à la recherche de domaines où il y a un besoin, et aucune spécialité médicale ne présente un besoin plus clair pour l’IA que la radiologie d’intervention.

Les défis auxquels la radiologie d’intervention est confrontée aujourd’hui incluent :

• Pénurie de spécialistes : Seuls environ 10 pour cent des radiologues reçoivent une formation spécialisée en radiologie d’intervention.
• Coût : La pénurie de spécialistes contribue à des coûts supplémentaires pour les patients. Les patients ruraux, en particulier, doivent souvent voyager pour trouver le radiologue d’intervention le plus proche – engager des coûts pour les déplacements et l’hébergement.
• Diagnostic en temps opportun : Une étude récente de Sinai a constaté que le diagnostic précoce a conduit à une diminution substantielle des décès par cancer du poumon.
• Propriétés des tumeurs : Lors du diagnostic d’une éventuelle tumeur, la taille, l’emplacement et la conformité des tissus peuvent tous entraîner un diagnostic et un traitement retardés.
• Incohérences dans les procédures : Les méthodes procédurales manuelles nécessitent parfois plusieurs insertions pour atteindre la cible souhaitée, ce qui peut entraîner des temps de procédure plus longs, des réadmissions ou des complications.

Heureusement, les outils disponibles aujourd’hui aident déjà à atténuer ces défis et l’IA est l’un des principaux outils parmi eux. En couplant les capacités d’IA et d’apprentissage automatique avec les plateformes robotiques et d’imagerie, notre système de soins de santé peut élargir l’accès aux soins de qualité. Cela implique d’améliorer la vitesse, l’efficacité et la disponibilité des procédures telles que les biopsies et les ablations, ce qui entraîne des résultats plus positifs et des patients plus satisfaits.

Opportunité dans la robotique

Les systèmes robotiques se sont répandus dans toute la médecine, mais la demande de planification et de surveillance guidées par l’image pour des procédures telles que les biopsies ou les ablations rend la robotique particulièrement adaptée à la radiologie d’intervention. Avec une insertion et une direction précises et robotisées, les médecins peuvent diagnostiquer et traiter des maladies potentiellement mortelles plus tôt – lorsque les tumeurs sont plus petites et plus sensibles au traitement. La technologie robotique offre également une voie pour intégrer davantage l’IA et l’apprentissage automatique dans la radiologie d’intervention.

Avec des flux de travail cliniques qui intègrent de plus en plus les technologies alimentées par l’IA dans de multiples domaines, il ne s’agit que d’une question de temps avant l’adoption similaire de systèmes robotiques. Lorsqu’ils sont combinés avec l’apprentissage automatique, les systèmes robotiques peuvent exploiter d’énormes quantités de données de procédures passées pour aider les médecins à prendre des décisions éclairées. En partageant ces données à l’échelle mondiale et en fournissant les moyens de les analyser, l’apprentissage automatique devient une force unificatrice qui donne naissance à un niveau de soins plus sophistiqué fondé sur un ensemble plus large d’expériences. De la recherche de cas présentant des caractéristiques similaires à la mise en évidence des risques et des anomalies en passant par les recommandations en temps réel, même les médecins les plus expérimentés bénéficieront de l’accès à cet ensemble de capacités. De plus, l’association de l’IA et de l’imagerie produit de nouvelles capacités, telles que l’amélioration d’images, la fusion d’images, la segmentation de tissus et les rendus 3D. Chacune de ces capacités donne au médecin l’image la plus claire de ses cibles, permet la planification de la procédure à l’avance et peut contribuer à une procédure plus précise et optimiser les résultats.

Résolution des pénuries et des incohérences

Les plateformes robotiques alimentées par l’IA ont la capacité de rendre les procédures plus prévisibles – en réduisant le risque de réadmission et en terminant les procédures dans un laps de temps constant. Une partie de cette prévisibilité consiste à assurer un résultat optimal avec une seule procédure et à éviter la nécessité de réadmettre un patient pour une deuxième procédure. Medicare dépense environ 30 milliards de dollars par an pour les réadmissions hospitalières et plus de la moitié de ces dépenses sont consacrées à des réadmissions évitables. En planifiant les procédures et en exploitant les mégadonnées, l’apprentissage automatique et l’IA via les plateformes robotiques, nos médecins exécuteront les procédures avec précision et efficacité et réduiront les dépenses improductives liées à des procédures évitables.

L’IA a également l’opportunité de contribuer à résoudre les pénuries de spécialistes. À mesure que les appareils intuitifs deviennent plus courants dans les établissements de soins de santé et que les connaissances procédurales deviennent plus accessibles, les auxiliaires de médecin – c’est-à-dire les assistants de médecin et les infirmières praticiennes – effectueront davantage de procédures. En dotant davantage de cliniciens des outils pour effectuer des procédures d’intervention, nous pouvons alléger la population de médecins tendue et répartir la charge clinique de manière plus équitable.

Les applications de l’IA en médecine restent encore loin de l’ubiquité, mais en fin de compte, il existe une opportunité considérable pour l’IA d’améliorer la capacité des médecins en radiologie d’intervention – elle ne les remplacera pas, mais servira plutôt de magnifique nouvelle boîte à outils. En continuant à faire progresser les travaux déjà en cours dans les équipes de développement de la robotique, de l’IA et de l’apprentissage automatique, nous introduirons des technologies de pointe dans la radiologie d’intervention. Elle a le potentiel pour contribuer à résoudre une pénurie de médecins et à atteindre des résultats positifs de manière plus efficace et plus rapide pour une population plus large de patients.