{"id":2311,"date":"2022-03-25T12:23:58","date_gmt":"2022-03-25T12:23:58","guid":{"rendered":"https:\/\/ciehaufr1i.wpdns.site\/nouvelles\/intelligence-artificielle-et-rayons-x-impact-sur-les-soins-aux-patients-et-amelioration-de-lefficacite\/"},"modified":"2024-08-30T14:27:20","modified_gmt":"2024-08-30T14:27:20","slug":"intelligence-artificielle-et-rayons-x-impact-sur-les-soins-aux-patients-et-amelioration-de-lefficacite","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/car.ca\/fr\/nouvelles\/intelligence-artificielle-et-rayons-x-impact-sur-les-soins-aux-patients-et-amelioration-de-lefficacite\/","title":{"rendered":"Intelligence artificielle et rayons X : Impact sur les soins aux patients et am\u00e9lioration de l’efficacit\u00e9"},"content":{"rendered":"

Les fournisseurs de soins de sant\u00e9 continuent \u00e0 sentir la pression de faire plus d\u2019examens avec moins de ressources \u00e0 une \u00e9poque o\u00f9 les soins de sant\u00e9 sont mis au d\u00e9fi par le co\u00fbt, la qualit\u00e9 et l’acc\u00e8s. La crise du COVID-19 a non seulement exacerb\u00e9 plusieurs des d\u00e9fis existants dans l\u2019allocation des soins de sant\u00e9, mais elle a \u00e9galement augment\u00e9 les demandes d\u00e9j\u00e0 \u00e9prouvantes pour les fournisseurs des soins de sant\u00e9. Les ressources limit\u00e9es, les services d’urgence et les centres de trauma surcharg\u00e9s \u00e0 travers le monde ont mis en \u00e9vidence l’importance de trier rapidement les patients vers le bon chemin de traitement. C’est ici, au point de service, que l’imagerie joue un r\u00f4le vital, en particulier lorsqu’elle est coupl\u00e9e \u00e0 l’intelligence artificielle (IA). Un rapport r\u00e9cent a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que pr\u00e8s de 60% des cas actuels sont envoy\u00e9s en urgence ou STAT, ce qui cr\u00e9e une pression suppl\u00e9mentaire.<\/p>\n

\"\"Pour faciliter la lecture et permettre la priorisation des listes de travail, les outils d’IA peuvent aider \u00e0 d\u00e9tecter des mod\u00e8les subtiles ou complexes dans les images de patients, avec un potentiel d’am\u00e9liorer l’efficacit\u00e9, la qualit\u00e9 et la pr\u00e9cision clinique. Tandis que chaque examen est toujours lu par le radiologue, les solutions d’IA peuvent aider \u00e0 la priorisation des cas et aider \u00e0 \u00e9tablir une s\u00e9paration plus pr\u00e9cise entre le STAT et les patients critiques afin de permettre des rapports en temps opportun et une gestion plus pr\u00e9cise des patients. En 90 secondes, un algorithme d’IA dans une \u00e9tude dirig\u00e9e par Stanford a pu lire 420 radiographies pulmonaires pour 14 pathologies \u00e0 tr\u00e8s hautniveau de performance, alors que le radiologue prenait en moyenne 3 heures. Cette \u00e9tude a d\u00e9montr\u00e9 que la solution d’IA pouvait aider le radiologue en pla\u00e7ant les r\u00e9sultats critiques en haut de sa pile de lecture, ce qui se traduisait par une plus grande efficacit\u00e9.<\/p>\n

Il y a \u00e9galement des avantages \u00e0 apporter l’IA au point de service pour l’efficacit\u00e9 et l’am\u00e9lioration de la qualit\u00e9 de l’image. Au point de service, il a \u00e9t\u00e9 d\u00e9montr\u00e9 que l’IA oriente automatiquement chaque image correctement, de sorte que le technologue n’a pas \u00e0 faire ce travail suppl\u00e9mentaire avant d’envoyer l’image au PACS. Les contr\u00f4les de qualit\u00e9 intelligents et l’automatisation peuvent r\u00e9duire les manipulations des technologues sur l’interface utilisateur, \u00e9conomisant jusqu’\u00e0 70 000 \u00ab\u00a0clics\u00a0\u00bb ou trois \u00e0 quatre jours par an. Un algorithme d’IA peut \u00e9galement examiner rapidement l’image prise par rapport au protocole d’imagerie qui a \u00e9t\u00e9 command\u00e9 pour s’assurer que l’image correcte a \u00e9t\u00e9 prise, et attirer l’attention sur les imperfections de l’image, comme un poumon coup\u00e9, une erreur courante. Le technologue peut corriger ces erreurs pendant que le patient est encore dans la salle . Ces solutions font gagner beaucoup de temps au technologue et peuvent r\u00e9duire le besoin de reprises en obtenant la bonne image pour chaque patient. L’int\u00e9gration de l’IA directement sur un dispositif m\u00e9dical rend tout cela possible sans int\u00e9grations informatiques complexes.<\/p>\n

La technologie num\u00e9rique est maintenant utilis\u00e9e pour aider \u00e0 d\u00e9terminer les causes principales des images r\u00e9p\u00e9t\u00e9es ou rejet\u00e9es. Ces solutions sont int\u00e9gr\u00e9es directement dans le flux de travail standard du technologue, lui permettant ainsi d\u2019effectuer les rejets ou le retraitement de l\u2019image dans la salle au chevet du patient et avant que les images ne soient envoy\u00e9es au PACS. Il existe \u00e9galement des outils d’analyse qui permettent aux technologues et aux chefs de service d’identifier les causes principales des radiographies rejet\u00e9es et r\u00e9p\u00e9t\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 un logiciel capable d’examiner des donn\u00e9es r\u00e9trospectives. La qualit\u00e9 et la coh\u00e9rence de l’imagerie par rayons X facilitent la production d’images de meilleure qualit\u00e9, permettant un diagnostic plus pr\u00e9cis du patient avec moins d’examens rejet\u00e9s ou r\u00e9p\u00e9t\u00e9s. Les d\u00e9fis des taux de rejet des rayons X, ou lorsque les examens sont jug\u00e9s inutilisables en raison d’une mauvaise qualit\u00e9 d’image, peuvent poser un cauchemar administratif, augmenter les co\u00fbts, la dose de rayonnement et les inefficacit\u00e9s. Le fardeau est particuli\u00e8rement \u00e9lev\u00e9 pour les patients, qui peuvent avoir besoin de passer des examens r\u00e9p\u00e9t\u00e9s pour obtenir le bon examen de la bonne zone au bon moment.<\/p>\n

Dans diff\u00e9rentes sp\u00e9cialit\u00e9s, la disponibilit\u00e9 et l’adoption des applications d’IA augmentent rapidement. Les impacts sont \u00e9vidents dans les am\u00e9liorations du flux de travail, ainsi que dans les am\u00e9liorations du triage, des diagnostics et de la gestion des patients. Il existe de nouvelles applications d’IA qui peuvent aider \u00e0 v\u00e9rifier le placement de la sonde endotrach\u00e9ale, \u00e0 v\u00e9rifier le placement de la sonde nasogastrique, le pneumothorax et l’air libre abdominal, pour n’en citer que quelques-unes. Les outils bas\u00e9s sur l’IA deviennent une n\u00e9cessit\u00e9 pour r\u00e9duire les contraintes de temps sur les flux de travail de radiologie, ainsi que pour fournir une aide \u00e0 la d\u00e9cision clinique aux m\u00e9decins lecteurs. D\u00e9cider de la bonne plate-forme facilitera la mise en \u0153uvre de l’IA existante et nouvellement d\u00e9velopp\u00e9e dans une installation, ce qui est essentiel \u00e0 leur succ\u00e8s.<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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