L’Intelligence artificielle fait-elle réellement gagner du temps aux radiologues ?

Présents sur toutes les lèvres depuis quelques années, les algorithmes d’Intelligence artificielle (IA) en radiologie deviennent peu à peu incontournables. Il existe aujourd’hui de nombreuses études scientifiques mesurant et validant les performances et la pertinence des analyses fournies par ces logiciels, mais peu se penchent sur les IA intégrées dans un processus de routine clinique. 

Une étude prospective récemment publiée dans l’American Journal of Roentgenology (AJR) apporte de premiers éléments de réponse. L’équipe du Dr. U. Joseph Schoepf (de l’Université Médicale de Caroline du Sud, Charleston, USA) a comparé le temps d’interprétation de CT-Scans thoracique avec et sans recours à une IA. 

Pour réaliser cette étude prospective monocentrique, le centre médical a implémenté une solution IA commerciale dans sa routine clinique pour l’interprétation des CT-scans thoraciques. Ce logiciel fournit une analyse automatique des résultats cardiaques, pulmonaires et musculo-squelettiques incluant l’étiquetage, la segmentation et la mesure des structures normales et des anomalies détectées. Ces images annotées et les comptes-rendus automatiques sont stockés dans le PACS et accessibles aux radiologues chargés de l’interprétation des clichés. 

Dans le cadre de cette étude, une cohorte de 390 patients (204 femmes et 186 hommes pour un âge moyen de 62.8 ans) ayant réalisé une tomodensitométrie thoracique au sein de l’Université Médicale de Caroline du Sud a été constituée entre le 19 et le 28 janvier 2021. Les scans ont été distribués aléatoirement (selon une répartition 1:1) entre 2 groupes pour une interprétation clinique par un radiologue seul ou avec les données générées par l’IA (3 cliniciens au total, chacun interprétant 65 scans par groupe soit 190 scans au total). Le temps d’interprétation a été mesuré à l’aide d’un chronomètre. 

L’équipe a ainsi mis en évidence une réduction du temps d’interprétation des scanners de 22,1% liée aux données générées par l’IA. La moyenne sur les 3 cliniciens de cette étude est de 93 secondes gagnées par scan (IC à 95% : 63s à 123s), soit environ 1h par jour par radiologue selon les auteurs. 

« Si l’assistance des interprétations automatisées de l’IA peut économiser une heure de temps d’interprétation chaque jour, comme estimé à partir de nos résultats, alors les radiologues pourraient consacrer ce temps à d’autres activités, qu’il s’agisse de tâches cliniques supplémentaires telles que la communication des résultats aux patients et aux médecins traitants, ou des responsabilités administratives, de formation ou de recherche. » déclare l’équipe de recherche.

Bien que monocentrique et portant sur un échantillon restreint, cette étude est une des premières à mesurer et valider les aspects positifs de l’intégration de l’IA en routine clinique sur des cas réels. Les résultats qu’elle apporte sont très positifs et encouragent à continuer sur cette voie.