Mettre Léonard Packer
Les soins de santé sont témoins d’une révolution technologique sans précédent, avec l’apprentissage profond qui change la donne dans le domaine de l’imagerie médicale. Cette technologie innovante, capable d’apprendre aux machines à apprendre du cerveau humain, transforme la façon dont nous diagnostiquons et traitons les maladies.
La technologie de Intelligence artificielle mettre apprentissage profond optimise la qualité des images médicales, les rendant plus claires, plus détaillées et plus précises. Cette évolution représente une avancée comparable à l'invention de la tomodensitométrie en 1979 et a contribué à GE HealthCare au développement de plusieurs technologies pionnières dans toutes les modalités d'imagerie diagnostique : de l'échographie, de l'imagerie moléculaire, de la tomodensitométrie à l'imagerie par résonance magnétique. Non sans raison, nous sommes actuellement l’acteur de la santé avec le plus de brevets d’apprentissage profond en IA au monde.
L’impact du deep learning se manifeste sur trois fronts principaux : la planification, la numérisation et le diagnostic. Cette technologie intelligente répond aux défis liés à la qualité de l’image, tels que le bruit et les mouvements des patients pendant les examens – et optimise en outre le flux de travail, réduisant les retards et atténuant les impacts du manque de personnel et du manque de connaissances cliniques.
Dans un contexte d’augmentation des coûts des soins de santé et de défis en matière de durabilité, l’apprentissage profond apparaît comme une solution puissante pour optimiser les ressources et améliorer l’efficacité. À titre d'exemple, nous approchons dans le monde entier les 30 millions de scans réalisés avec l'une de nos solutions, AIR Recon DL, qui permet une réduction d'environ 50 % du temps d'acquisition d'images, accélérant ainsi la routine opérationnelle des techniciens et des radiologues. D’autres bénéfices peuvent être mesurés comme l’obtention d’images plus claires et plus fiables, et le confort du patient grâce à la réduction du temps d’examen, comme l’imagerie par résonance magnétique.
Les réseaux de neurones artificiels, inspirés de la structure du cerveau humain, permettent aux ordinateurs de traiter de grands volumes de données d'une manière similaire à notre capacité d'apprentissage. Cette approche en couches permet de créer un panorama complet et détaillé à partir de plusieurs images, comblant les lacunes et reconstruisant les zones affectées par les mouvements, la respiration ou la toux du patient. L'analyse précise permet la détection d'anomalies subtiles, imperceptibles à l'œil humain, ouvrant ainsi un nouvel horizon pour un diagnostic précoce et précis.
Impact multimodal
L’influence de l’apprentissage profond s’étend à toutes les modalités d’imagerie médicale, notamment l’IRM, la tomodensitométrie et l’imagerie moléculaire. L’expérience du patient est considérablement améliorée grâce à des examens plus rapides et plus confortables avec une marge d’erreur plus faible. L'automatisation des tâches répétitives, telles que la segmentation et la mesure d'images, permet aux radiologues de se consacrer à l'essentiel : les soins et l'interaction avec les patients.
Il est toutefois important de souligner que l’intelligence artificielle ne remplace pas le professionnel de santé – ce n’est pas une possibilité envisagée. Au lieu de cela, la technologie agit comme un « assistant intelligent », minimisant la charge de travail, réduisant le risque d’épuisement professionnel et augmentant la confiance dans le diagnostic.
Améliorer la précision et l'accessibilité
En IRM, l’apprentissage profond atténue les limitations traditionnelles telles que les longs temps d’analyse et la faible résolution spatiale. La technologie permet une acquisition d’images à grande vitesse, corrige les artefacts de mouvement et rend les examens plus rapides et plus confortables, en particulier pour les patients souffrant de difficultés respiratoires.
La réduction de la durée des examens a un impact positif sur la productivité, en optimisant le flux de travail et en augmentant la disponibilité des équipements pour les nouveaux examens et consultations. La durabilité en profite également, avec une consommation d’énergie et des émissions de CO2 réduites.
Planification, diagnostic et nouvelles frontières
Les applications de l’apprentissage profond transcendent l’imagerie médicale et s’étendent à la planification et au diagnostic. L'automatisation de la planification des patients, de la configuration de l'équipement et de l'expérience du patient pendant l'examen en sont quelques exemples.
L’intelligence artificielle générative apparaît comme un outil puissant pour aider les médecins dans le diagnostic, notamment dans les cas complexes : la notification automatisée des résultats accélère le processus, tandis que la recherche progresse dans l’identification des biomarqueurs et la standardisation des protocoles cliniques.
En neurosciences, l’apprentissage profond permet d’étudier le cerveau humain avec une profondeur sans précédent, ouvrant ainsi la voie au diagnostic et au traitement de maladies neurologiques complexes, comme la maladie d’Alzheimer.
Un avenir prometteur
Nous assistons au début d’une nouvelle ère. Les possibilités d’utilisation de l’IA s’étendent chaque jour à une échelle exponentielle et franchissent de nouvelles étapes dans le parcours du patient. Que ce soit dans les dossiers médicaux numériques, les antécédents génétiques, le diagnostic par imagerie, voire l’assistance chirurgicale. Le Brésil a très bien adhéré à l'arrivée de cette technologie puisque les institutions les plus renommées des 5 régions du pays fonctionnent déjà avec nos équipements et avec l'intelligence artificielle dans le flux des examens, ce qui permet d'accéder à la technologie de pointe dans les petites et grandes villes. . taille moyenne présente dans les grands centres médicaux du monde entier. En tant qu'entreprise axée sur la création d'un monde où les soins de santé n'ont pas de limites, nous explorons de plus en plus comment utiliser ces technologies en faveur de la vie, grâce au diagnostic par imagerie, avec l'engagement d'offrir toujours plus de nouveaux développements en matière d'IA pour les soins de santé.
*Leonardo Packer est directeur de la modalité de résonance magnétique chez GE HealthCare Latin America.
