Cette étude sera présentée au Congrès européen de radiologie (ECR) 2024, qui se tient à Vienne du 28 février au 3 mars 2024, sous le thème “Radiology Next Generation“.
Contexte de l’étude :
Le but de l’étude était d’obtenir des informations sur la manière dont les radiologues perçoivent l’IA en fonction de leur expérience avec celle-ci, d’évaluer si elle bénéficie ou perturbe leur flux de travail, et de recueillir leurs suggestions d’amélioration.
A cette occasion, Torsten Möller PDG du 1er réseau de téléradiologie en Allemagne Reif & Möller partagera les résultats de cette vaste étude sur l’utilisation de l’IA en radiologie. Il souligne que l’IA offre des avantages tangibles tant pour les médecins que pour les patients. Torsten Möller mettra en évidence durant sa présentation l’idée que l’IA ne doit pas être un objectif en soi, mais doit démontrer un bénéfice avéré pour le personnel médical et les patients. La présentation met en avant l’efficacité de l’IA dans la routine téléradiologique, soulignant le potentiel collaboratif entre les compétences humaines et les systèmes intelligents.
Méthodologie :
Sur une période de plus de 20 mois, les radiologues ont intégré l’IA pour l’analyse de plus de 40 000 patients issus de plus de 140 hôpitaux, avec une moyenne de 10 135 études CT analysées par l’IA chaque mois.
L’étude a débuté en mai 2022, les téléradiologues utilisaient Aidoc en pratique quotidienne. Les modules IA couvraient des domaines tels que :
- l’hémorragie intracrânienne ;
- l’occlusion vasculaire ;
- la fracture de la colonne cervicale ;
- et l’embolie pulmonaire.
L’étude a été réalisé en 2 parties :
- 1️⃣ Après 4 mois de pratique avec l’IA pour certains examens d’imageries, 24 téléradiologues ont évalués 3000 images provenant de plusieurs hôpitaux allemand et autrichien.
- 2️⃣ Puis durant 1 an, l’IA a été utilisée pour tous les examens. Au bout de l’année, une enquête a été réalisée auprès de 70 téléradiologues qui ont eu plus de 40 000 patients.
Evaluer l’acceptation et l’efficacité de l’IA dans des situations d’urgence
L’étude met en évidence des avantages spécifiques perçus par les téléradiologues grâce à l’IA d’Aidoc :
- la visualisation rapide des résultats ;
- la priorisation des conclusions pathologiques ;
- et une amélioration globale de 85% de la satisfaction au travail pour les praticiens.
Mais les téléradiologues ont également identifiés des défis à relever dans certaines applications de l’IA :
- les faux positifs ;
- des évaluations incorrectes ;
- et les faux négatifs.
Toutefois, la majorité des téléradiologues ont fait part de leur souhait d’avoir d’avantage d’IA pour leur pratique, recouvrant d’avantages de champs d’application.
Principaux résultats
Ressenti à propos de l’IA d’Aidoc :
- 91% des radiologues ont décrit l’IA comme utile ;
- 89% ont trouvé l’IA facile à utiliser ;
- 97% ne souhaitent plus se passer de l’IA.
Efficacité de l’IA pour les examens d’imagerie :
- 64% étaient satisfaits de la représentation graphique des résultats ;
- 82% ont trouvé la présentation des résultats de l’IA cohérente ;
- 81% ont noté que les résultats étaient rapidement visibles.
Les solutions d’Aidoc
En France, depuis 2020 les solutions Aidoc sont intégrés à la plateforme de téléradiologie ITIS de Deeplinik Medical. Le groupe de téléradiologie IMADIS a commencé son utilisation dès 2020, devenant le 1er groupe de téléradiologie en France à utiliser les algorithmes d’IA de la société, rejoignant plus de 300 groupes de radiologies à travers le monde.
Aidoc possède une grande bibliothèque d’algorithmes approuvés par la FDA, comprenant 13 algorithmes et 7 applications partenaires. En Europe, Aidoc a 18 marquages CE pour ses algorithmes et ses applications partenaires. Aujourd’hui, Aidoc est utilisé dans plus de 1 000 centres médicaux, analysant les données de 2 millions de patients chaque mois, et déployé dans 7 des 10 meilleurs hôpitaux américains.
Cas d’usage : utilisation de la classification des lésions pour optimiser la charge de travail des radiologues
Dans un contexte de screening, l’IA peut automatiquement identifier les cas qui sont normaux, permettant ainsi aux radiologues de se concentrer sur les cas plus complexes.
Dans cette situation, l’IA est employée pour repérer les cas qui nécessitent des tests supplémentaires. L’objectif est d’optimiser le temps de travail en réduisant le nombre de cas simples nécessitant une intervention humaine directe, tout en assurant que l’attention des radiologues soit dirigée vers les cas plus complexes ou nécessitant des examens plus approfondis.
Aidoc
Le système de santé australien : Medicare
Réglementation des DTx en tant que logiciels considéré dispositif médical en Australie