L’UZ Brussel dépiste plus d’affections aiguës plus rapidement via l’intelligence artificielle en imagerie médicale

Par examen, un scanner-CT ou un scanner-IRM génère des milliers d'images. Cela signifie que les radiologues doivent analyser une quantité énorme d'images radiologiques par patient. Aujourd'hui, ils disposent de moins d'une seconde par image pour pouvoir visualiser cette quantité d'images de leurs patients. L'UZ Brussel est l'un des premiers hôpitaux en Europe qui va maintenant, en collaboration avec Aidoc, l'un des principaux fournisseurs de solutions d'intelligence artificielle (IA) pour les soins de santé, déployer un certain nombre de nouveaux programmes d’IA, afin de détecter plus rapidement des affections aiguës. Il s'agit d'une nouvelle étape dans la collaboration avec Aidoc, après un projet initial visant à détecter les hémorragies cérébrales et les caillots dans les poumons.

L'UZ Brussel travaille depuis environ quatre ans avec Aidoc. Grâce à un logiciel basé sur l'IA, les images sont transmises de manière ‘pseudonymisée’ et analysées. Le logiciel peut identifier des anomalies, par exemple un saignement dans le cerveau. Le médecin reçoit ces informations et peut ainsi analyser les images de manière ciblée et poser un diagnostic.

9 maladies dépistées plus rapidement

Jusqu'à récemment, l'UZ Brussel utilisait principalement l'IA pour analyser les scanners-CT afin de détecter des hémorragies intracrâniennes et des embolies pulmonaires. Désormais, encore plus d'affections peuvent être détectées de manière ciblée, la plupart d'entre elles sur la base d'images CT : obstructions de gros vaisseaux sanguins, renflements de vaisseaux sanguins dans le cerveau (anévrismes), fractures de la colonne vertébrale avec déplacement de vertèbres, fractures des côtes, air libre dans l'abdomen, et via des images RX également un pneumothorax. Cela signifie que l’on peut maintenant aider plus rapidement 50% de patients en plus. L'UZ Brussel est ainsi le premier hôpital à déployer toutes les solutions d'IA Aidoc pour le triage d’affections aiguës.

Le Pr Johan de Mey, chef du service de Radiologie à l'UZ Brussel, commente: « Un scanner-CT ou une IRM génère plus de 1.000 images par examen, parfois même jusqu’à 20 à 30.000. Toutes ces images doivent être visionnées par un radiologue. L'utilisation de cette technologie d'IA permet aux radiologues d'accorder une attention ciblée aux images sur lesquelles une anomalie est visible. »
Le Dr Hans Nieboer, responsable de la Radiologie d'urgence, ajoute : « C'est une grande valeur ajoutée, surtout pour les patients qui arrivent par le service des urgences. De cette façon, les médecins ont plus de temps pour l'interprétation concrète des anomalies détectées. La technologie nous aide surtout pour les patients qui ont besoin d'un diagnostic et d'une intervention rapides, comme lors d’une hémorragie cérébrale ou d'air dans l'abdomen. L'objectif ? Offrir à nos patients des soins encore meilleurs. »

Pionnier dans l’utilisation de l’IA dans l’imagerie médicale

Le service de Radiologie a commencé à utiliser cliniquement l'intelligence artificielle pour l'analyse d'images il y a plus de cinq ans. En collaboration avec Icometrix (spin-off de la KUL), les radiologues suivent l'évolution des patients atteints de sclérose en plaques et des patients atteints de démence grâce à l'IA sur des images d’IRM. Dans le cadre d'une autre collaboration avec Heartflow (spin-off de l'université de Stanford), le service utilise l'IA pour évaluer les artères coronaires sur des scanners-CT du cœur, afin de prédire le risque d'infarctus du myocarde et de déterminer si les patients doivent être opérés.

Pendant la crise du Covid-19, le service de Radiologie, le groupe de recherche ETRO de la VUB et Icometrix ont mené le projet ICOVID pour prédire le degré de gravité du Covid sur les poumons à partir d'un scanner-CT. Le logiciel d'IA a été mis à disposition gratuitement et utilisé dans des centaines d'hôpitaux à travers le monde pendant la pandémie.

Images: Aidoc


Karolien De Prez

Karolien De Prez

Woordvoerder, UZ Brussel

 

 

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