Le rôle de l’intelligence artificielle dans les examens d’imagerie

Qu’apporte l’IA dans les examens d’imagerie ?

L’ IA désigne l’ensemble des technologies capables d’exécuter des fonctions généralement associées à l’intelligence humaine, comme le raisonnement , la reconnaissance de formes ou l’ apprentissage . En radiologie , ces outils sont principalement utilisés pour analyser des images médicales et détecter des anomalies , afin d’ aider les radiologues à poser un diagnostic plus vite.

L’un des apports majeurs de l’IA est sa capacité à traiter des volumes très importants de données, en un temps record. Elle permet par exemple de repérer des signes précurseurs de maladie qui échapperaient à l’œil humain, ou d’accélérer le tri des examens urgents.

Les applications sont multiples :

• réduction du bruit sur les images d’IRM ou de scanner
• détection automatisée de fractures, nodules pulmonaires, hémorragies intracrâniennes ou tumeurs
• amélioration de la qualité des images à faible dose de rayons X

Dans quels examens, l’Intelligence Artificielle est-elle déjà présente ?

L’IA est déjà bien implantée dans de nombreux examens du quotidien :

• Radiographies standard : certains logiciels repèrent automatiquement les fractures ou les épanchements. En service d’urgence, ils peuvent signaler une anomalie en quelques secondes
• Scanner (TDM) : les algorithmes améliorent la qualité des images, même avec des doses réduites de rayons. Ils aident également à détecter certaines anomalies, comme des nodules pulmonaires
• IRM : en aidant au choix du protocole ou en adaptant les paramètres d’acquisition, l’IA rend l’examen plus rapide et plus précis. Certains outils identifient aussi des lésions suspectes, par exemple au niveau du cerveau ou de la prostate
• Mammographie : l’IA peut repérer des anomalies minimes, non visibles à l’œil nu, et contribuer à un dépistage plus précoce du cancer du sein
• Échographie : certains logiciels fournissent une aide à la décision, notamment dans le suivi de grossesse, ou le diagnostic de pathologies fœtales
• Imagerie nucléaire (TEP, scintigraphie) : l’IA optimise la reconstruction des images, permettant de réduire les doses injectées et le temps d’acquisition

Quel intérêt pour le patient ?

Si l’IA ne remplace pas le radiologue, elle peut améliorer la prise en charge à plusieurs niveaux :

• Un diagnostic plus précoce : certaines anomalies très discrètes peuvent être repérées plus tôt grâce à l’IA, ce qui ouvre la voie à une prise en charge plus rapide
• Des examens plus courts et moins irradiants : les technologies d’IA permettent de réduire le temps d’acquisition, voire les doses de rayons X ou de produits injectés, sans perte de qualité
• Une meilleure priorisation des cas urgents : les examens suspects peuvent être identifiés plus vite et orientés en priorité vers le radiologue
• Une aide au suivi : dans les pathologies chroniques (comme le cancer), l’IA facilite la comparaison entre les examens successifs et l’évaluation de la réponse au traitement

IA en imagerie médicale : quelles perspectives ?

Les modèles d’IA évoluent rapidement et de nouvelles applications sont en cours de développement en radiologie :

• Des diagnostics plus personnalisés , intégrant les données d’imagerie, mais aussi les données cliniques et biologiques pour proposer une stratégie de soins adaptée à chaque personne
• Des logiciels de plus en plus intégrés dans les systèmes d’acquisition d’images, fonctionnant en arrière-plan pour soulager les radiologues des tâches répétitives
• Une meilleure détection des risques , grâce à l’analyse de signes précliniques parfois invisibles à l’œil humain
• Une aide à la prévention , en orientant plus finement les examens à réaliser, en lien avec les antécédents et les facteurs de risque individuels

Il reste toutefois des défis importants : garantir la fiabilité et la transparence des algorithmes, former les professionnels de santé, protéger les données personnelles, et évaluer rigoureusement le bénéfice pour les patientes et patients.

En radiologie, l’IA ne remplace pas l’expertise humaine, mais elle peut la renforcer. Elle s’intègre comme un appui technique performant, capable de traiter un grand volume d’images en continu. Utilisée avec discernement, elle ouvre la voie à une imagerie plus précise et plus sûre.

Sources :

INSERM, Intelligence artificielle et santé, consulté le 13/05/2025

Sanofi campus, Focus sur l’intelligence artificielle en radiologie : quels bénéfices pour les praticiens ?, consulté le 13/05/2025

Calantic, L’intelligence artificielle en imagerie médicale : Quoi, comment et pourquoi ?, consulté le 13/05/2025