L'intelligence artificielleUne réalité au service de la santé

L'intelligence artificielleUne réalité au service de la santé

L’intelligence artificielle (IA) soutient l’expansion de la médecine de précision, la transformation des parcours de soins et l’amélioration de l’expérience patient. Depuis plus de vingt ans, Siemens Healthineers place son expertise au service du développement de solutions enrichies par l’intelligence artificielle. Et aujourd’hui, les nouveaux algorithmes de deep learning constituent une aide significative au diagnostic et à la prise de décisions thérapeutiques.

Les bénéfices de l'intelligence artificielle en santé vus par Dorin Comaniciu, PhD, Vice président de l'intelligence artificielle chez Siemens Healthineers.

L’intelligence artificielle permet de relever les défis majeurs du secteur de la santé. A l’heure actuelle, le nombre de demandes d’examen augmente plus rapidement que le nombre de professionnels de santé. Les progrès technologiques ont fait exploser la quantité de données recueillies par nos équipements. Et alors que la charge de travail augmente, les diagnostics et les traitements deviennent de plus en plus complexes.

Face à cette tendance, les professionnels de santé en charge du diagnostic ont besoin de nouveaux outils capables de traiter rapidement et précisément un volume important de données médicales. Cela doit permettre la prise de décisions thérapeutiques informées, sur la base de données quantitatives, adaptées et personnalisées aux besoins de chaque patient. La mise à disposition de tels outils repose sur la puissance de l’intelligence artificielle.

Avec plus de 725 brevets déposés dans le domaine du machine learning et du deep learning, plus de 40 solutions enrichies déjà disponibles, une infrastructure informatique suffisamment performante pour créer des algorithmes complexes et une équipe compétente d’experts en IA, Siemens Healthineers constitue le partenaire de référence en matière d’intelligence artificielle.

Les concepts

 

 

Key concepts

L’intelligence artificielle (IA) est un programme en mesure d’accomplir des tâches à forte complexité qui sont normalement accomplies par des êtres humains. Par exemple, la reconnaissance d’empreintes digitales, la reconnaissance faciale, la reconnaissance vocale, ou plus largement la prise de décisions fondées sur des connaissances. Une distinction peut être faite entre d’une part, les applications classiques qui suivent de manière précise le code informatique des programmeurs et d’autre part, les applications de machine learning capables d’apprendre et d’évoluer de manière autonome, sur la base de données fournies.

Le deep learning est une forme avancée de machine learning. Les algorithmes de deep learning sont conçus et alimentés de manière continue par un volume important de données, étiquetées ou non, renforçant ainsi leur capacité à améliorer leurs performances afin de réduire le taux résiduel d’erreur.

Intelligence artificielle - Machine learning - Siemens Healthineers

L’intelligence artificielle est basée sur un programme qui imite les fonctions cognitives habituellement associées au cerveau humain.1 Le machine learning est une technique d’apprentissage automatique, qui permet aux algorithmes de faire évoluer les résultats et les tendances, en fonction des données fournies. 1 Les algorithmes standards de machine learning sont codés par des programmeurs. Une fois qu’ils sont en place, ces algorithmes sont dédiés à une utilisation spécifique et efficace sur une tâche en particulier.

Intelligence artificielle - Deep learning - Siemens Healthineers

Le deep learning est une forme avancée de machine learning qui utilise différentes couches cachées de réseaux neuronaux artificiels, entre la couche d’entrée et la couche de sortie. Les algorithmes de deep learning peuvent identifier certaines relations que les algorithmes standards de machine learning peuvent manquer. Cette technologie est plus efficace et plus précise.

Notre expertise

Intelligence artificielle - Santé - Siemens Healthineers

Siemens Healthineers est impliqué dans le développement d’algorithmes de machine learning depuis les années 90. Cela se traduit par plus de 600 brevets déposés dans le domaine du machine learning, 125 brevets dans le domaine du deep learning et plus de 40 solutions enrichies par l’intelligence artificielle déjà disponibles sur le marché.

Les principes théoriques du système algorithmique ne sont pas nouveaux, ils remontent aux années 80-90. Mais à cette époque, les capacités informatiques ne sont pas suffisamment performantes pour analyser le volume important de données, empêchant la technologie de se transposer dans la pratique. Aujourd’hui, le volume de données d’apprentissage et les capacités informatiques sont suffisamment importants pour rendre possible le développement de réseaux neuronaux artificiels.

Intelligence artificielle - Santé - Siemens Healthineers

Plus la qualité des données est bonne, plus les résultats sont bons. Au cours des dernières années, Siemens Healthineers a su investir dans une équipe d’experts en charge de la lecture et l’annotation de données diverses. Ceci dans le but de construire une base de données qui contient aujourd’hui plus de 300 millions d’images, de reportings, de données cliniques et opérationnelles, qui sont utilisés pour alimenter et faire évoluer les algorithmes.

Pour gérer et traiter ce volume important de données, il faut une infrastructure performante et des centres de données (data centers) puissants. Le déploiement de centre de données régionaux de la part de Siemens Healthineers permet de délivrer cette puissance partout dans le monde. Notre infrastructure informatique supporte les algorithmes avec une puissance de calcul allant au-delà de 16 PetaFlops.

Intelligence artificielle - Notre expertise - Siemens Healthineers

Le succès de ces initiatives repose sur des collaborations étroites. Les principaux prestataires de santé travaillent avec nos équipes composées de centaines de data scientists et d’experts primés en intelligence artificielle pour développer de nouvelles solutions.

AI-Rad Companion Chest CT

Premiers retours d'expérience sur l'utilisation de la solution AI-Rad Companion en routine clinique avec le Pr Philippe GRENIER, Hôpital Foch (Suresnes, France)

La solution AI-Rad Companion Chest CT fournit aux radiologues un ensemble de fonctionnalités augmentées par l'intelligence artificielle. Elle met en évidence, caractérise et quantifie automatiquement l’anatomie et les anomalies, tout comme elle permet de comparer les résultats obtenus avec des valeurs de référence. AI-Rad Companion Chest CT réalise des mesures automatiquement, prépare les résultats de façon à simplifier l'élaboration du rapport diagnostic et aide les radiologues à répondre à leur problématique de charge de travail.

AI-Rad Companion est une solution :

  • Multi-fournisseurs - Le logiciel est capable d’analyser des images générées par n’importe quel système, quel que soit son fabricant
  • Multi-organes - Le logiciel est capable de différencier les différentes structures du thorax, cela vaut pour les organes comme le coeur, les poumons et l’aorte ainsi que les vertèbres

Artificial Intelligence - AI - Interpretation Time Graphic

Toujours plus d’examens. Mais qui pour les traiter ?
Dans de nombreux pays, le nombre d’examens sous scanner et IRM explose, mais le nombre d’experts n’augmente pas proportionnellement. Par conséquent, la charge de travail par radiologue augmente dramatiquement.

Avec des temps de traitement plus courts, le taux d‘erreur d‘interprétation augmente
Une étude montre que des facteurs cognitifs contribuent de manière significative aux erreurs de diagnostic. Diminuer de moitié le temps d’interprétation des radiologues entraine une augmentation du taux d’erreur d’interprétation de +16.6%1.

 


AI-Rad Companion Chest CT - Siemens Healthineers

Flux de travail
AI-Rad Companion fournit des mesures quantitatives automatisées et une visualisation améliorée de l’anatomie et des anomalies.

Automatisation des tâches
AI-Rad Companion fournit automatiquement le nom, l’emplacement et la labellisation des zones anatomiques et des anomalies.


AI-Rad Companion Chest CT permet d'améliorer la précision de l'interprétation des images et du compte-rendu. La solution identifie les anomalies, les caractérise et les compare aux valeurs de référence pour une amélioration globale de la confiance diagnostique.

Mesures
AI-Rad Companion mesure automatiquement les zones anatomiques et les anomalies significatives, par exemple le diamètre de l’aorte à différents niveaux préconisés par l'association américaine de cardiologie (AHA).

Compte-rendu
AI-Rad Companion transfère automatiquement les résultats obtenus dans un compte-rendu récapitulatif. Il intègre au PACS, par exemple, un rapport structuré au format DICOM.

Comparaison/Suivi des données
AI-Rad Companion extrait et analyse automatiquement les antériorités du patient pour évaluer la progression ou la régression des anomalies, comme par exemple de nodules pulmonaires.

  

Mise en exergue
AI-Rad Companion permet la mise en exergue des zones anatomiques et des anomalies.

Caractérisation
AI-Rad Companion fournit une reconnaissance automatique et une mise en évidence visuelle des calcifications au niveau des artères coronaires, par exemple.

Nos applications

Avec plus de 725 brevets déposés dans le domaine du machine learning et du deep learning, plus de 40 solutions enrichies déjà disponibles, Siemens Healthineers constitue le partenaire de référence en matière d’intelligence artificielle. Voici un rapide aperçu de quelques applications disponibles :

Intelligence artificielle - Mammographie - Siemens Healthineers

En amont d’une chirurgie mammaire, la mise en place d’un repère à l’intérieur du sein est indispensable et permet au chirurgien de retrouver facilement l’anomalie lors de l’opération chirurgicale. La solution de Siemens Healthineers permet de localiser la lésion en un clic et de fournir les mesures automatiques de la lésion au mamelon, à la peau et au muscle pectoral. Cette solution crée également la base d’un compte-rendu structuré, incluant la représentation du quadrant anatomique, la position horaire de la lésion et les 3 mesures calculées automatiquement.

Intelligence artificielle - IRM - Siemens Healthineers

En imagerie par résonance magnétique, dans certains cas les images doivent être acquises dans le même plan que celui utilisé dans un examen de référence. L’algorithme du logiciel Siemens Healthineers détecte automatiquement les repères anatomiques des images de positionnement et signale à l’utilisateur le plan d’acquisition, quel que soit la position de la tête du patient, quel que soit le système d’imagerie par résonance magnétique Siemens Healthineers. Cette solution enrichie par l’intelligence artificielle facilite considérablement le suivi longitudinal d’une pathologie, avec un gain important en matière d’efficacité et de reproductibilité des examens.

Intelligence artificielle - TEP - Siemens Healthineers

La fonction d’entrée artérielle est nécessaire pour accéder à l’imagerie quantitative en Tomographie par Emission de Positons. La technologie développée par Siemens Healthineers utilise l’imagerie scanner pour détecter, grâce à un algorithme d’intelligence artificielle les repères anatomiques permettant de localiser l’aorte et les ventricules cardiaques. La fonction d’entrée artérielle sur les images TEP est obtenue automatiquement en mesurant au fil du temps le rehaussement du signal dans une région d’intérêt dans l’aorte descendante et/ou le ventricule gauche. Il n’est donc plus nécessaire d’effectuer des prélèvements invasifs, veineux ou artériels pour avoir accès à l’imagerie quantitative.

Intelligence artificielle - Siemens Healthineers - Scanner

En scanner, pour un même protocole, le positionnement des patients est très variable, d’un utilisateur à un autre, d’un patient à un autre, impactant significativement les résultats. Au-delà de la dégradation de la qualité image, un mauvais centrage du patient entraine une augmentation de la dose à la peau allant jusqu’à 18 %, pour seulement 3 cm d’imprécision de positionnement en hauteur. Pour faire face à cette problématique, Siemens Healthineers a conçu la caméra FAST 3D. Cette technologie enrichie par l’intelligence artificielle détecte automatiquement la morphologie, la position, la hauteur, l’orientation et le profil de dose du patient, pour un positionnement précis et reproductible, ainsi que des résultats cohérents.

Intellligence artificielle - Siemens Healthineers - Diagnostic de laboratoire

Dans le domaine de la biologie médicale, l’intelligence artificielle qui enrichit notre dernier automate de biochimie et immunoanalyse permet un repérage automatique des emplacements occupés et des emplacements vides au sein du portoir, permettant d’aller chercher les tubes exactement où ils sont. La lecture et le déchiffrage du code barre, qui permettent d’identifier chaque tube, sont automatisés grâce à 3 caméras qui fournissent une vue à 360° de l’échantillon. Ainsi, le tube intègre rapidement le flux qu’il doit suivre.

Nos Whitepapers

Cette suite de Whitepapers a pour objectif d'apporter des pistes de réflexion sur l'intelligence artificielle en santé : concepts, impacts, dévelopements en cours, etc.

Intelligence artificielle - Siemens Healthineers - Imagerie médicale

Au cours des cinq à dix prochaines années, il est probable que l’intelligence artificielle transforme fondamentalement le domaine de l’imagerie médicale diagnostique et interventionnelle. Bien que les professionnels du domaine de l’imagerie médicale aient recours depuis quelques temps à des algorithmes intelligents, de nouvelles méthodes avancées émergent, beaucoup plus puissantes. [...]

  • Les défis d’une discipline en pleine transformation
  • La valeur clinique de l’intelligence artificielle
  • Un cadre structurel pour l’avenir

Intelligence artificielle - Siemens Healthineers - Imagerie médicale

Alors que nombre d’algorithmes isolés basés sur l’intelligence artificielle sont déjà largement utilisés pour l’interprétation d’images, l’implémentation plus large de cette technologie en routine clinique nécessite des solutions polyvalentes d’aide à la lecture d‘images et à la rédaction de comptes rendus multi-organes, qui puissent être intégrées facilement aux flux de travail et à l’environnement informatique existants. [...]

  • Vers une exploitation plus poussée de l’intelligence artificielle en imagerie médicale
  • L’implémentation à une plus grande échelle grâce à des solutions de routine intégrées
  • Les bénéfices concrets de l’intelligence artificielle sur l’imagerie thoracique

Intelligence artificielle - Siemens healthineers - Biologie médicale

À travers une passionnante enquête menée auprès de 200 cadres supérieurs et directeurs de laboratoires et d’hôpitaux, Siemens Healthineers a étudié l’impact que pourrait avoir l’intelligence artificielle sur les laboratoires de biologie médicale dans un avenir proche. [...]

  • L’avenir de l’intelligence artificielle d'après les laboratoires
  • Les objectifs de l'intelligence artificielle au sein des laboratoires
  • Par où commencer pour prendre le virage de l'intelligence artificielle
  • L’évolution des organisations et des réglementations

Retours d'expérience

AI-Rad Companion Chest CT - Siemens Healthineers

La solution AI-Rad Companion Chest CT fournit aux radiologues un ensemble de fonctionnalités augmentées par l'intelligence artificielle. Elle met en évidence, caractérise et quantifie automatiquement l’anatomie et les anomalies, tout comme elle permet de comparer les résultats obtenus avec des valeurs de référence. AI-Rad Companion Chest CT réalise des mesures automatiquement, prépare les résultats de façon à simplifier l'élaboration du rapport diagnostic et aide les radiologues à répondre à leur problématique de charge de travail.

AI-Rad Companion est une solution :

  • Multi-fournisseurs - Le logiciel est capable d’analyser des images générées par n’importe quel système, quel que soit son fabricant
  • Multi-organes - Le logiciel est capable de différencier les différentes structures du thorax, cela vaut pour les organes comme le coeur, les poumons et l’aorte ainsi que les vertèbres

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