La période entre novembre et février est plutôt intéressante pour le domaine de l’imagerie médicale – deux conférences majeures font ressortir les derniers développements dans le domaine pendant cette période. La Radiological Society of North America (RSNA) a conclu sa réunion annuelle de quatre jours à la fin du mois de novembre 2018, le plus grand événement de radiologie au niveau mondial. Son slogan de l’année dernière : La radiologie de demain aujourd’hui. En effet, alors que les soins de santé se tournent vers les technologies futuristes, la radiologie fait de même. Le mois de février a vu la conférence de la Healthcare Information and Management Systems Society (HIMSS), où une fois de plus la technologie pour l’imagerie médicale est exposée.
D’après les deux conférences, voici la prise de Frost & Sullivan sur les principales technologies d’imagerie et comment elles continueront à évoluer.
Intelligence artificielle
Il ne fait aucun doute que l’intelligence artificielle (IA) a pris d’assaut la communauté de la radiologie, et cette année, l’accent est mis sur la façon de faire en sorte que la technologie fonctionne encore mieux avec les radiologues. Sans entrer dans les détails de la façon exacte dont elle sera mise en œuvre et pour quels cas d’utilisation, voici une représentation de la façon dont elle transformera l’expérience du patient.
Le médecin sera guidé par l’IA sur le meilleur test d’imagerie à effectuer sur le patient (en fonction des symptômes), au lieu d’en effectuer un et de devoir ensuite en commander un second.
Le processus réel d’obtention d’une imagerie par résonance magnétique (IRM) ou d’une tomodensitométrie (CT) serait beaucoup plus rapide qu’aujourd’hui, alors que le technicien serait guidé par l’IA sur la meilleure façon de se positionner pour la machine, de préparer les bons paramètres pour le scan (en fonction de l’âge, du sexe, de la zone ou de la maladie visée, etc.).
Le patient serait également exposé à des doses de rayonnement plus faibles qu’aujourd’hui. Pour obtenir une image de haute qualité à l’appui du diagnostic, des doses de rayonnement élevées (mais sans danger) sont nécessaires. Cependant, l’IA permettra d’utiliser des doses plus faibles pour produire des images d’une qualité quelque peu inférieure, puis de les transformer en images de haute qualité, en utilisant les données brutes des machines qui ne sont pas traitées aujourd’hui.
Les radiologues recevront probablement des rapports beaucoup plus rapidement également – avec l’IA qui soutient les radiologues, ils pourront traiter les images qu’ils numérisent plus rapidement et sans manquer aucune caractéristique importante du scan, car l’IA les mettra en évidence au préalable pour les examiner.
Le patient a également plus de chances d’obtenir un bon diagnostic dès la première fois, ainsi qu’un régime de traitement meilleur et plus personnalisé, car l’IA étudiera les antécédents médicaux et les images du patient pour comparer le pronostic avec des cas antérieurs similaires, et guidera les radiologues et les médecins sur le meilleur chemin clinique pour les meilleurs résultats possibles.
Dans l’ensemble, ce que cela signifie vraiment pour les patients, c’est qu’ils peuvent s’attendre à une efficacité et une précision beaucoup plus grandes dans le processus. Toutes les grandes entreprises d’imagerie médicale, ainsi que plus de 100 startups, travaillent à faire de cette vision une réalité.
Réalité augmentée
La réalité augmentée (AR) et la réalité virtuelle (VR) trouvent de nombreuses nouvelles applications dans les soins de santé. Les chirurgiens se préparent aux opérations en étudiant les scans radiologiques du patient. L’imagerie tridimensionnelle a amélioré leur capacité à mieux visualiser l’anatomie du patient. Toutefois, l’évaluation en temps réel de la position réelle d’une zone pendant l’opération constitue un défi. La meilleure solution a été de fournir un support de fluoroscopie pendant l’opération elle-même. Avec la RA, les images médicales peuvent être converties et montées sur des casques de RA que le chirurgien peut porter pendant l’opération. Un exemple de solution de planification pré-chirurgicale basée sur la RA est le système RA OpenSight de Novarad, qui est maintenant approuvé par la Food and Drug Administration (FDA) des États-Unis. Ce système réduit efficacement l’exposition des patients aux radiations tout en offrant aux chirurgiens de meilleures capacités de planification.
Impression tridimensionnelle
Les patients reçoivent une explication de la procédure qui va être effectuée avant la chirurgie. Certaines approches innovantes ont utilisé des techniques de RA pour aider les patients à comprendre leur propre anatomie, et ce qui va se passer pendant l’opération. Lors de la RSNA, des chercheurs de New York ont présenté les résultats de tests portant sur l’utilisation de modèles de RA et de modèles imprimés en 3D pour l’éducation des patients. Le verdict : les modèles imprimés en 3D étaient beaucoup plus efficaces pour aider les patients à comprendre les détails spécifiques de la tumeur du rein ou de la prostate, les aidant ainsi à être plus confiants et à faire les bons choix chirurgicaux. Pour des raisons similaires, l’impression 3-D est également utile aux chirurgiens pour mieux se préparer aux opérations.
Rendu cinématique et technologie des jumeaux numériques
Pour comprendre le fonctionnement complexe d’organes tels que le cœur, les images 3-D peuvent être combinées avec des informations supplémentaires pour alimenter des outils de rendu cinématique. On obtient ainsi une visualisation réaliste des fonctions de l’organe qui peut aider les chirurgiens à planifier les procédures, à expliquer les procédures médicales aux patients et à mieux diagnostiquer les troubles. C’est l’une des façons dont la technologie peut aider à établir plus rapidement le bon diagnostic pour les patients, assurant ainsi un traitement plus rapide et un meilleur bien-être général.
Un concept similaire est la technologie des jumeaux numériques. Les jumeaux numériques deviennent un autre domaine d’intérêt dans l’industrie, Siemens, GE Healthcare et Philips travaillant à l’utilisation de cette technologie pour divers cas d’utilisation. Siemens Healthineers, par exemple, a discuté de sa technologie de jumeau numérique d’organe (alimentée par l’IA) pour permettre la simulation de la physiologie de l’organe afin d’aider les médecins à choisir une thérapie avec les meilleurs résultats possibles – comme testé virtuellement sur le jumeau numérique.
Technologie en hausse
Bien qu’il existe de nombreuses technologies ayant un impact sur les soins de santé, l’IA a dominé cette année, avec un accent plus faible sur l’imagerie et l’impression 3D. D’autres domaines tels que la cybersécurité commencent à émerger en radiologie également, et la confidentialité des dossiers des patients est un sujet important en radiologie également.