Déjà intégrée dans certaines tâches en radiologie, l’intelligence artificielle permettra des avancées grâce à l’apprentissage profond, selon le Dr An Tang, de la Faculté de médecine de l’UdeM.
Par le Dr An Tang, professeur agrégé au Département de radiologie, radio-oncologie et médecine nucléaire de la Faculté de médecine
On entend parfois des scénarios apocalyptiques sur l’avenir de la radiologie à l’ère de l’intelligence artificielle. Avec le temps, le dialogue et les échanges entre les communautés de chercheurs en imagerie médicale et en intelligence artificielle ont permis d’arriver à une meilleure compréhension du rôle de l’intelligence artificielle dans la discipline. Ces réflexions ont mené à un discours plus nuancé et productif sur l’utilisation et l’intégration de nouveaux outils dans le flux de travail clinique.
Le travail des médecins radiologistes comprend de nombreuses tâches, dont les plus rapides comme la détection d’une anomalie ou les plus répétitives comme les mesures se prêtent bien à l’automatisation.
D’autres tâches, telle la comparaison entre différentes modalités d’imagerie ‒ une échographie antérieure et un examen d’imagerie par résonance magnétique ‒, requièrent davantage de souplesse intellectuelle. Enfin, les procédures interventionnelles demandent une dextérité manuelle et un sens commun pour s’adapter à des situations changeantes.
