« Pourquoi l’intelligence artificielle est loin de remplacer le radiologue »
Le Figaro Date de publication : 13 septembre 2021 résumé
Soline Roy note en effet dans Le Figaro que « l’IA est loin de posséder l’intuition et l’expérience du clinicien, qui saura s’adapter à chaque patient, à son anatomie, à ses antécédents ou aux cas rares ».
La journaliste remarque : « Calculer le volume d’une prostate, détecter des nodules pulmonaires, débusquer une fracture, évaluer la densité de calculs rénaux, comparer deux IRM pour surveiller l’évolution d’une sclérose en plaques… ». Le Dr Franck Clarot, radiologue libéral à Rouen et vice-président de la Fédération nationale des médecins radiologues (FNMR), note ainsi qu’« il existe beaucoup de programmes utilisés en routine clinique ».
Soline Roy ajoute que « de nouveaux systèmes naissent régulièrement : la société Incepto s’apprête ainsi à lancer Keros, une IA chargée de détecter dans des IRM du genou des lésions des ligaments ou du ménisque ; l’application a été utilisée dans des établissements pilotes pour valider les résultats obtenus in silico et Incepto promet (selon des travaux non encore publiés) «jusqu’à 10 à 15% de gains de performances» pour les radiologues les moins experts, indique le Dr Gaspard d’Assignies, cofondateur d’Incepto ».
Le journaliste relève que ces systèmes « font parfois gagner un temps précieux aux professionnels, pour les examens très pratiqués ou chronophages. Ainsi du paramétrage des machines de radiothérapie : là où le médecin dessinait à la main les contours des zones à irradier, «c’est de plus en plus fait par de l’IA puis vérifié par un médecin», note le Pr Jean-Emmanuel Bibault », oncologue radiothérapeute à l’hôpital européen Georges-Pompidou (AP-HP) et chercheur en intelligence artificielle à l’Inserm.
Le spécialiste précise toutefois que « l’IA peut être très bonne pour contourer un cancer du poumon ou du pelvis, mais au niveau ORL les résultats ne sont pas terribles car il y a beaucoup plus de volumes différents et d’hétérogénéité anatomique entre les patients ».
Soline Roy évoque ainsi cette « limite : l’IA est loin de posséder l’intuition et l’expérience du clinicien, qui saura s’adapter à chaque patient, à son anatomie, à ses antécédents, aux cas rares… ». Hervé Delingette, directeur de recherche à l’Inria et à l’Université Côte d’Azur, indique que « c’est une aide, par exemple pour faire du triage automatisé ou comme second lecteur ».
La journaliste ajoute que « l’IA peut aussi « voir » des choses invisibles à l’œil nu. Hervé Delingette a ainsi présenté au congrès de l’European Respiratory Society un système capable de trouver des nodules pulmonaires un an avant leur détection par le radiologue ».
Le chercheur précise qu’« il y a des faux positifs. L’IA peut attirer l’attention du radiologue, mais il doit garder un œil critique ».
Le Dr Clarot précise que « les logiciels ne font pas les mêmes erreurs que les humains. Souvent ils sont très performants pour les toutes petites images mais ratent des choses énormes, ou prennent un ganglion pour un nodule pulmonaire par exemple ».
Soline Roy remarque que « l’IA ne peut donc pas remplacer le radiologue. Mais là où ces derniers manquent (dans certains services d’urgences notamment la nuit, dans certains pays), la tentation pourrait être grande… Or la validation des systèmes est un autre écueil. […] Une seule base de données ne suffit pas à valider un système : une IA pourra être excellente là où elle a été entraînée, et très décevante avec un autre jeu de données ».
La journaliste conclut sur « l’importance de développer des systèmes capables (ils ne le sont pas tous) de justifier leurs choix. Pour que le médecin reste le maître et puisse mettre la machine en défaut… ».
Par Soline RoyPublié il y a 15 heures, mis à jour il y a 6 heures
Si les systèmes utilisant l’IA peuvent s’avérer très utiles, ils ne possèdent pas l’intuition et l’expérience du clinicien.
«Nous devrions arrêter de former des radiologues. Il est évident que dans cinq ans, le Deep Learning fera mieux.» En 2016, la prédiction faite à Toronto par Geoffrey Hinton, pape de l’intelligence artificielle, se voulait un brin provocante. Cinq ans et des milliers d’algorithmes plus tard, les systèmes d’intelligence artificielle sont bien présents chez les radiologues… mais la prédiction du chercheur canadien reste parfaitement fausse.
Calculer le volume d’une prostate, détecter des nodules pulmonaires, débusquer une fracture, évaluer la densité de calculs rénaux, comparer deux IRM pour surveiller l’évolution d’une sclérose en plaques… «Il existe beaucoup de programmes utilisés en routine clinique», explique le Dr Franck Clarot, radiologue libéral à Rouen et vice-président de la Fédération nationale des médecins radiologues (FNMR). Et de nouveaux systèmes naissent régulièrement: la société Incepto s’apprête ainsi à lancer Keros, une IA chargée de détecter dans des IRM du genou des lésions
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