fr.wedoany.com Rapport : Une étude récente révèle que l’intelligence artificielle peut considérablement améliorer l’efficacité lors de la phase d’acquisition d’images CT. Canon Medical, en collaboration avec le Royal Bournemouth Hospital, a comparé deux systèmes CT : l’Aquilion ONE INSIGHT, équipé d’une plateforme assistée par IA, et l’Aquilion ONE GENESIS, sans assistance IA. Les résultats montrent que le système assisté par IA peut réduire le temps de scan jusqu’à 53 % et diminuer le nombre d’interactions utilisateur de 45 %.
Publiée dans le Journal of Medical Imaging and Radiation Sciences, cette étude souligne que les systèmes de santé subissent une pression croissante pour élargir leurs capacités diagnostiques et réduire les délais d’attente. Pour les équipes de radiologie, cette pression est particulièrement quotidienne, car elles doivent réaliser davantage de scans avec les mêmes ressources et gérer des flux de travail de plus en plus complexes. Jusqu’à présent, l’application de l’IA en radiologie se concentrait principalement sur l’interprétation des images, mais cette étude met en lumière le potentiel de l’IA à intervenir plus tôt dans le processus.
L’étude a évalué quatre protocoles CT de routine, réalisés par 12 radiographes diagnostiques certifiés utilisant des réglages standardisés sur les deux systèmes, couvrant l’imagerie cérébrale, thoracique, abdominale et pelvienne. Dans chaque cas, l’utilisation de la plateforme assistée par IA a permis des temps d’acquisition plus rapides et une réduction des saisies manuelles.
Chaque étape du flux de travail de scan traditionnel implique une série d’étapes manuelles, du positionnement du patient à la sélection des paramètres de scan, ce qui augmente le temps et la complexité pour les radiographes. En revanche, la plateforme assistée par IA utilise des technologies telles que le scan de repères 3D et la détection de repères anatomiques pour automatiser la planification et le positionnement du scan, aidant à déterminer la plage et le champ de vision corrects, réduisant ainsi les besoins d’ajustements manuels et simplifiant l’ensemble du processus. Des études antérieures ont également montré que ces méthodes automatisées peuvent réduire les sur-scans dans l’imagerie thoracique, abdominale et pelvienne de routine, contribuant ainsi à diminuer les doses de rayonnement inutiles pour les patients.
Les chercheurs ont également constaté qu’il n’y avait pas de corrélation significative entre le niveau d’expérience des radiographes et les résultats de performance, ce qui suggère que cette technologie pourrait aider à obtenir des flux de travail plus cohérents au sein d’équipes de différents niveaux d’expertise. Huw Jones, responsable des activités CT chez Canon Medical Systems UK, a déclaré que réduire le temps et les étapes nécessaires pour chaque scan permet non seulement d’améliorer l’efficacité, mais aussi de libérer du temps pour les soins aux patients, améliorant ainsi leur expérience. À long terme, même un gain de temps minime par scan peut se traduire par des bénéfices opérationnels significatifs.
Dans l’ensemble, ces résultats indiquent que la plateforme d’acquisition assistée par IA a le potentiel d’améliorer concrètement le flux de travail CT, aidant les services à augmenter leur capacité d’examen tout en maintenant une cohérence dans la pratique quotidienne. Alors que la demande d’imagerie continue de croître, ces solutions visant à simplifier et accélérer les scans suscitent un intérêt croissant pour leur rôle dans le soutien des équipes cliniques et des parcours de soins des patients.
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