Intelligence artificielle : la révolution à l’hôpital, pour améliorer la prise en charge des patients

L’intelligence artificielle peut améliorer la prise en charge des patients. C’est dans le domaine de l’imagerie médicale qu’elle a déjà fait son entrée au CHRU de Nancy, en Meurthe-et-Moselle. Mais d’autres services pourraient aussi en bénéficier.

L’intelligence artificielle (IA) est particulièrement prometteuse dans le domaine de la santé. Elle a déjà fait son entrée à l’hôpital, notamment au CHRU de Nancy où elle est utilisée en imagerie. Les médecins et chercheurs explorent activement les vastes possibilités offertes par l’IA pour améliorer la prise en charge des patients. 

Le CHRU de Nancy a été le premier en France à utiliser un scanner innovant qui améliore la qualité des images pour une résolution spatiale sans précédent. Cet outil est particulièrement utile pour diagnostiquer les pathologies osseuses, même lorsque des prothèses ou du matériel métallique sont présents. 

Depuis 2019, les patients du CHRU bénéficient de deux scanners équipés d’intelligence artificielle. Le service d’Imagerie Guilloz est reconnu pour son expertise dans l’exploration dynamique des articulations, souvent le seul examen capable de révéler les causes des douleurs articulaires lors de mouvements.

IA pour l'imagerie en particulier

Au CHRU de Nancy, l’IA est déjà une réalité. Elle contribue notamment à l’amélioration de la qualité des images IRM et des scanners. Comme l’explique le Docteur Pedro Teixeira, professeur de radiologie au service d’imagerie Guilloz du CHRU de Nancy : “L’intelligence artificielle a plusieurs avantages. Le premier est l'amélioration de la qualité de l’image. Elle peut nous permettre d’avoir des images moins bruitées, plus claires et plus nettes. Elles sont donc plus précises.”

Grâce à cette qualité d’image, le praticien peut zoomer et détecter des détails, qui auraient été invisibles autrement. De plus, l’IA est plus rapide et permet “de réduire la dose de radiation pour le patient”, ce qui réduit, aussi, le temps passé dans l’IRM.

IA pour détecter une fracture 

L’intelligence artificielle (IA) offre la possibilité de diagnostics plus précis en analysant et annotant les radios des patients pour indiquer les zones suspectes aux radiologues. Comme le souligne le docteur Texièras: “L’intelligence artificielle identifie avec des carrés ou des rectangles, la zone dans laquelle il y aurait potentiellement une pathologie, une fracture par exemple. Ce qui permet aux radiologues d’aller zoomer. Et d’analyser plus en détail la zone suspecte.” Cet outil précieux aide au diagnostic. Cela n'empêche pas le radiologue d’examiner d’autres zones suspectes.

L’IA a également d’autres fonctions en imagerie. Par exemple, en cas de fracture sur une jambe, un pied, un bras ou un poignet, elle peut prendre toutes les mesures et les angles presque instantanément. "Ces mesures pourraient être réalisées manuellement par les radiologues. C’est un travail fastidieux qui prend du temps. Et qui, parfois, doit être refait, car le nombre de ces mesures, par exemple, sur un pied est assez important.

Au niveau du pied ou de la cheville, on a cinq ou six mesures qui sont réalisées de manière automatique. Ce qui facilite le travail du radiologue. Quand on a à disposition ce genre d’outil, cela ne nous empêche pas d’affiner en fonction du cas, de vérifier ou de corriger."

En imagerie, l’IA facilite le travail et améliore les performances en triant les examens. Elle peut compiler des dizaines de clichés pris à différents endroits en une seule image, offrant ainsi au médecin la vue nécessaire pour travailler immédiatement.

IA, au bénéfice du patient

L’IA ne remplace pas les médecins, mais sert d’outil supplémentaire. Les médecins conservent l’entière responsabilité de leur diagnostic. Le docteur Pedro Teixeira, qui participe à la recherche dans ce domaine, est convaincu que l’imagerie gagnera en efficacité grâce à l’IA, pour le bénéfice du patient. Il explique : “Nous sommes au début des applications IA en santé. Nous travaillons sur le développement des algorithmes pour des tâches spécifiques. Il y a des projets sur comment mieux interpréter les signes en imagerie par exemple pour une tumeur osseuse. S’il y a des points, dans l’image, qui échappent à l’œil humain, ils sont mis en évidence par un algorithme d’intelligence artificielle. Ces réseaux neuronaux et leurs algorithmes deviennent de plus en plus performants. En radiologie, nos images sont toutes numériques. C’est pour cela que dans ce domaine en particulier l’IA est intéressante.

C’est une petite recette qui est encore en train de prendre. Mais qui a beaucoup de potentiel. C’est le début de quelque chose de plus important pour l’avenir.” Pour le docteur Pedro Teixeira, il ne faut pas craindre l’intelligence artificielle dans ce domaine de l’imagerie. Bien au contraire, elle va, comme l’arrivée de l’IRM, permettre de mieux soigner les patients. C’est une technologie “pour recentrer l’orientation de la médecine et des professionnels sur le patient. Ce qui était censé être le cœur de notre métier dès le départ.”

Un algorithme pour prédire l'insuffisance cardiaque 

Au CHRU de Nancy, des médecins comme le docteur Teixeira mènent également des recherches. C'est aussi le cas du docteur Nicolas Girerd, qui est à la fois cardiologue, chercheur et bio-mathématicien. Il a développé un algorithme prédictif de l’insuffisance cardiaque. Cet algorithme a réussi à identifier trois variables parmi des centaines d’autres. Pour ce faire, il a utilisé les données de la cohorte Stanislas, un groupe de volontaires suivis depuis plus de 20 ans pour la recherche. Ces données précieuses ont permis de constituer d’immenses bases de données pour les scientifiques.

Selon le docteur Girerd, “C’est un outil d’aide à la détection du risque de développer une insuffisance cardiaque. Le but du jeu est d’identifier les personnes à risque avant la survenue de la pathologie.” Ainsi, les médecins pourraient adapter le mode de vie des patients, lorsque c’est possible, pour prévenir le développement de la pathologie. Ils pourraient également mettre en place un suivi pour éviter de diagnostiquer la pathologie un jour.

Cependant, pour que cet algorithme puisse être utilisé officiellement, il doit encore passer par une phase de recherche clinique. Pour cela, le Docteur Girerd est actuellement à la recherche de financement.