Intelligence Artificielle et Radiologie 

L'intelligence artificielle (IA) devient rapidement l'une des technologies les plus utilisées dans la société d'aujourd'hui. La relation entre la radiologie et l'IA est encore à un stade de développement, et il est compréhensible qu'elle suscite scepticisme, curiosité et fascination. La plupart des entreprises d'IA se rendent compte qu'à ce stade, l'IA ne peut pas prendre complètement le contrôle du domaine médical en remplaçant les radiologues. Surtout du côté des consommateurs, le système de santé global doit évoluer davantage avant que les gens ne commencent à se sentir à l'aise avec l'IA de manière autonome.  

À titre d'exemple des mesures prises pour les bébés, le Royaume-Uni applique un protocole de dépistage à double lecture, ce qui signifie que chaque mammographie doit être lue par 2 radiologues. Comme vous pouvez l'imaginer, il s'agit d'un système extrêmement difficile à combattre car il n'y a tout simplement pas assez de radiologues du sein. En réponse, ils ont commencé à expérimenter pour que l'un des deux lecteurs soit une IA. Il est juste de dire que la lecture par IA est assez précise, cependant, le problème est que les données de formation sont toutes des données démographiques. Si le radiologue manque quelque chose, ce qui peut parfois arriver, l'IA le manquera également. L'IA ne va pas détecter une masse au milieu d'un tissu mammaire dense qui ressemble mieux à un tissu mammaire qu'un médecin avec un œil exercé.  

Avec cette limitation à l'esprit, ce à quoi Koning travaille avec beaucoup de diligence, c'est d'avoir une IA qui est particulièrement adaptée à l'ensemble de données 3D que nous avons construit. Il s'agit d'une IA propriétaire formée sur des données propriétaires. Koning possède désormais la plus grande mémoire cache de données CT 3D sur le cancer du sein. Bien qu'il reste encore beaucoup de travail à faire et que davantage de données doivent être introduites dans ce protocole de formation, l'espoir est que nous pourrions disposer d'un logiciel de CAO qui permette une lecture beaucoup plus rapide, une transition beaucoup plus facile pour les médecins et, finalement, un contribution beaucoup plus importante et plus précise de l'IA sur le terrain.