Alors que le d\u00e9veloppement de l’intelligence artificielle (IA) continue de s’acc\u00e9l\u00e9rer, il devient de plus en plus \u00e9vident que ces solutions de pointe rec\u00e8lent un immense potentiel pour l’am\u00e9lioration des services de radiologie et du secteur des soins de sant\u00e9 en g\u00e9n\u00e9ral. Non seulement l’IA peut am\u00e9liorer consid\u00e9rablement les flux de travail, stimulant ainsi la productivit\u00e9, mais elle offre \u00e9galement une solution viable pour relever l’enjeu perp\u00e9tuel consistant \u00e0 fournir une couverture m\u00e9dicale compl\u00e8te et \u00e0 \u00e9largir l’acc\u00e8s \u00e0 l’imagerie m\u00e9dicale pour les Canadiens.<\/p>\n
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Diverses solutions d’IA ont trouv\u00e9 leur place dans les services de radiologie, tant au Canada qu’\u00e0 l’\u00e9tranger. L’\u00e9tendue de l’utilisation des solutions d’IA au Canada est encore inconnue. N\u00e9anmoins, la CAR soutient l’incorporation de ces technologies dans les services de radiologie et les cliniques du pays, \u00e0 condition que des contr\u00f4les et des contrepoids ad\u00e9quats soient mis en place, sous r\u00e9serve d’une surveillance humaine.<\/p>\n
Lors du d\u00e9ploiement de solutions d’IA, il est important de proc\u00e9der avec prudence compte tenu de l’\u00e9volution de leurs capacit\u00e9s d’apprentissage. La CAR est fermement convaincue de la n\u00e9cessit\u00e9 d’une surveillance nationale des applications de l’IA, en particulier en ce qui concerne les soins aux patients. Des guides de meilleures pratiques et des r\u00e9glementations sont n\u00e9cessaires et devraient \u00eatre contr\u00f4l\u00e9es par le gouvernement f\u00e9d\u00e9ral. Malgr\u00e9 les nombreux avantages que l’IA pourrait apporter aux patients et aux professionnels de la sant\u00e9, nous devons \u00e9galement rester conscients des risques potentiels associ\u00e9s \u00e0 son application.<\/p>\n
En r\u00e9ponse \u00e0 l’introduction de ce nouveau type de technologie dans le domaine des soins de sant\u00e9, la CAR a mis en place un R\u00e9seau de validation de l’intelligence artificielle en radiologie (RAIVN). Ce r\u00e9seau est compos\u00e9 de sp\u00e9cialistes de l’IA dans le domaine de la radiologie, charg\u00e9s de contribuer \u00e0 l’\u00e9valuation des applications de l’IA apr\u00e8s leur mise sur le march\u00e9. L’objectif serait que la RAIVN serve d’organisme national charg\u00e9 d’\u00e9valuer les performances de ces technologies et de cerner \u00e0 l’avance tout probl\u00e8me potentiel susceptible d’affecter les soins aux patients. Bien que ce programme n’en soit qu’\u00e0 ses d\u00e9buts, nous esp\u00e9rons que son int\u00e9gration se fera en douceur dans les mois \u00e0 venir. Nous pensons \u00e9galement que le cadre d’\u00e9valuation du RAIVN peut et doit \u00eatre appliqu\u00e9 de mani\u00e8re plus g\u00e9n\u00e9rale \u00e0 toutes les solutions bas\u00e9es sur l’IA dans le domaine des soins de sant\u00e9.<\/p>\n
Le Dr Jaron Chong, pr\u00e9sident du Comit\u00e9 permanent de la CAR sur l’intelligence artificielle, est \u00e0 la t\u00eate du projet RAIVN. Il est l’auteur de nombreuses publications sur l’IA et a \u00e9galement contribu\u00e9 aux cinq livres blancs<\/a> de la CAR consacr\u00e9s \u00e0 l’IA. Le Dr Chong si\u00e8ge \u00e9galement au Comit\u00e9 consultatif scientifique sur les technologies num\u00e9riques de la sant\u00e9 (CCS-TNS) Il est professeur adjoint au d\u00e9partement d’imagerie m\u00e9dicale de l’Universit\u00e9 Western. Il a effectu\u00e9 sa r\u00e9sidence en radiologie diagnostique \u00e0 l’Universit\u00e9 McGill, un fellowship en imagerie abdominale \u00e0 l’h\u00f4pital Yale New-Haven et une ma\u00eetrise en informatique de la sant\u00e9 de l’Universit\u00e9 de Toronto. Ses int\u00e9r\u00eats cliniques comprennent l’imagerie abdominale transversale et l’imagerie abdominale et gastro-intestinale par IRM et TDM en oncologie. Ses int\u00e9r\u00eats de recherche portent sur l’utilisation appropri\u00e9e de l’imagerie m\u00e9dicale et la radiologie augment\u00e9e assist\u00e9e par l’IA.<\/p>\n \u00ab\u00a0L’IA a la capacit\u00e9 d’influencer de mani\u00e8re positive la prestation des soins de sant\u00e9. Il existe actuellement de nombreuses applications de l’IA particuli\u00e8res \u00e0 la radiologie qui sont prometteuses en ce qui concerne l’am\u00e9lioration des flux de travail et de rationalisation des proc\u00e9dures d’imagerie m\u00e9dicale. Bon nombre de ces technologies ont \u00e9t\u00e9 int\u00e9gr\u00e9es dans des syst\u00e8mes de soins de sant\u00e9 \u00e0 l’\u00e9tranger et ont pr\u00e9sent\u00e9 des r\u00e9sultats favorables. Toutefois, avant de les introduire \u00e0 grande \u00e9chelle dans le syst\u00e8me de sant\u00e9 canadien, il est essentiel d’\u00e9laborer un cadre r\u00e9glementaire national pr\u00e9voyant une surveillance par des experts afin d’en maximiser la s\u00e9curit\u00e9 et la valeur.\u00a0\u00bb<\/p>\n La CAR a engag\u00e9 des discussions avec Innovation, Sciences et D\u00e9veloppement \u00e9conomique Canada (ISDE) et Sant\u00e9 Canada au sujet de RAIVN et \u00e9tudie actuellement les fa\u00e7ons dont RAIVN pourrait aider ces branches f\u00e9d\u00e9rales du gouvernement dans le processus de validation des technologies \u00e9mergentes.<\/p>\n Dans le deuxi\u00e8me \u00e9pisode d’une s\u00e9rie de balados en deux parties \u00e0 propos de l’IA, Ben King de chez Santis Health et le Dr Chong discutent de la mise en \u0153uvre de l’IA dans la pratique de la radiologie. \u00c9coutez-les<\/a> d\u00e9crypter l’\u00e9volution du d\u00e9bat sur l’IA et explorer la n\u00e9cessit\u00e9 d’une surveillance pour s’assurer que l’IA am\u00e9liore les capacit\u00e9s des radiologistes au profit des soins aux patients.<\/p>\nS\u00e9rie de podcasts sur l’IA\u00a0: \u00e0 la crois\u00e9e de l’IA et des soins cliniques<\/h2>\n