Auteur: Dr An Tang, Président du groupe de travail en intelligence artificielle de l’Association canadienne des radiologistes
Le groupe de travail en intelligence artificielle a été créé par l’Association canadienne des radiologistes (CAR) avec le mandat de «discuter et délibérer sur la pratique, politique et enjeux liés au soin des patients découlant de l’introduction et implémentation d’intelligence artificielle (IA) en imagerie médicale».
Ce comité aviseur permettra à la CAR de demeurer activement impliquée dans les discussions portant sur l’usage de l’IA en imagerie au Canada. C’est la ferme conviction de la CAR que les radiologistes – à titre d’experts dans l’utilisation de l’imagerie pour le diagnostic et traitement de pathologies – devraient être des parties prenantes dans le développement et l’implémentation de systèmes basés sur les méga-données et l’IA qui sera déployée dans les départements de radiologie.
Créé en mai 2017, le groupe de travail en IA de la CAR inclut des membres de différentes surspécialités (incluant radiologie adulte et pédiatrique) et formations (incluant informatique, ingénierie, biophysique et recherche). Le groupe de travail comprend présentement sept membres, dont cinq radiologistes, un résident et un chercheur en informatique. Notre groupe inclut également deux membres internationaux invités à se joindre sur la base de leur expertise en informatique.
L’IA évolue à un rythme extrêmement rapide. Même pour des radiologistes avec un intérêt dans ce domaine, la prise de décisions éclairées portant sur des applications potentielles de l’IA peut constituer un défi. Par conséquent, les objectifs clefs de ce groupe de travail sont d’examiner l’impact potentiel de l’IA, conseiller le développement de politiques de la CAR concernant l’usage et déploiement d’IA en radiologie et, par le biais du volet éducatif, aider les membres à intégrer les percées en IA dans leurs pratiques d’une manière qui soit bénéfique à nos patients et à notre système de santé.
Les universités canadiennes hébergent des laboratoires de recherche de calibre mondial qui ont introduit des percées tel que l’apprentissage profond et par renforcement.1 À travers le pays, des pôles d’excellence en recherche, tel que l’Institut des algorithmes d’apprentissage de Montréal, le Vector Institute de Toronto et l’Alberta Machine Intelligence Institute accueillent des chercheurs d’envergure et forment la prochaine génération d’informaticiens. Par conséquent, il y a une opportunité pour nous d’encourager et faciliter la recherche appliquée et le développement d’applications en IA pertinentes à l’imagerie médicale. Cette recherche serait guidée par des besoins cliniques et définie conjointement avec des radiologistes experts en collaboration avec des chercheurs fondamentaux basés au Canada avec une expertise en algorithmes d’IA.
Nous envisageons le développement d’un réseau de recherche pan-Canadien en imagerie médicale en collaboration avec différentes parties prenantes, dont des membres du Canadian Heads of Academic Radiology (CHAR), des chercheurs académiques en IA et des partenaires industriels.2
Au cours des prochains mois, notre groupe de travail développera un livre blanc sur l’IA en radiologie pour informer les membres de la CAR et décideurs politiques. Ce livre blanc nous aidera à comprendre les enjeux clefs et les meilleures pratiques quant au consentement des patients, le respect de la confidentialité, la propriété des données et les applications cliniques potentielles pertinentes aux méga-données et IA dans le contexte de la radiologie au Canada.
Nous espérons que notre bref survol du groupe de travail en IA de la CAR et de son mandat vous encouragera à participer à la réunion scientifique annuelle qui inclura des conférences sur le thème de l’IA. L’histoire de notre spécialité contient de nombreux exemples fructueux d’adoption de nouvelles technologies disruptives. À titre d’experts en imagerie médicale, nous sommes particulièrement qualifiés pour assurer le leadership dans ce domaine, accroître notre productivité en étudiant ces nouvelles percées et démontrer la pertinence de notre spécialité.
An Tang, MD, MSc
Président du groupe de travail en intelligence artificielle de l’Association canadienne des radiologistes
Université de Montréal
Références
- Lien consulté le 9 juillet, 2017: https://www.theglobeandmail.com/report-on-business/rob-commentary/its-time-to-make-the-canadian-ai-ecosystem-bloom/article35559957/
- Provisional title: CANadian Universities Connected Knowledge Systems (CANUCKS) Network.