{"id":2611,"date":"2024-01-26T12:29:17","date_gmt":"2024-01-26T12:29:17","guid":{"rendered":"https:\/\/ciehaufr1i.wpdns.site\/nouvelles\/les-societes-internationales-de-radiologie-publient-une-declaration-commune-sur-les-considerations-de-securite-liees-a-lintegration-de-lia\/"},"modified":"2025-10-07T19:56:56","modified_gmt":"2025-10-07T19:56:56","slug":"les-societes-internationales-de-radiologie-publient-une-declaration-commune-sur-les-considerations-de-securite-liees-a-lintegration-de-lia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/car.ca\/fr\/nouvelles\/les-societes-internationales-de-radiologie-publient-une-declaration-commune-sur-les-considerations-de-securite-liees-a-lintegration-de-lia\/","title":{"rendered":"Les soci\u00e9t\u00e9s internationales de radiologie publient une d\u00e9claration commune sur les consid\u00e9rations de s\u00e9curit\u00e9 li\u00e9es \u00e0 l’int\u00e9gration de l’IA"},"content":{"rendered":"\n
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L’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus int\u00e9gr\u00e9e aux technologies que nous utilisons dans notre vie quotidienne. S’il semble anodin d’utiliser l’IA pour supprimer un objet ind\u00e9sirable de l’arri\u00e8re-plan d’une photo ou pour vous r\u00e9diger un contrat, les enjeux sont bien plus importants lorsque cette technologie est introduite dans le domaine de l’imagerie m\u00e9dicale et que son utilisation entra\u00eene des r\u00e9percussions sur la sant\u00e9 des patients. C’est pourquoi plusieurs grandes institutions radiologiques du monde entier se sont r\u00e9unies pour publier Developing, Purchasing, Implementing and Monitoring AI Tools in Radiology: Practical Considerations. A Multi-Society Statement From the ACR, CAR, ESR, RANZCR & RSNA<\/em><\/a>.<\/em><\/p>\n\n\n\n

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En savoir plus<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Le lundi 22 janvier, cette d\u00e9claration commune<\/a> a \u00e9t\u00e9 publi\u00e9e dans le Journal de l’Association canadienne des radiologistes<\/em> (CARJ<\/em>)<\/a>, Insights into Imaging<\/em><\/a>, le Journal of Medical Imaging and Radiation Oncology<\/em><\/a>, le Journal of the American College of Radiology<\/em><\/a> et Radiology:<\/em><\/a> Artificial Intelligence<\/em><\/a>. La d\u00e9claration a \u00e9t\u00e9 coordonn\u00e9e par un certain nombre d’organismes m\u00e9dicaux internationaux importants : la CAR<\/a>, l’American College of Radiology (ACR)<\/a>, la Soci\u00e9t\u00e9 Europ\u00e9enne de Radiologie (ESR)<\/a>, la Radiological Society of North America (RSNA)<\/a> et le Royal Australian and New Zealand College of Radiologists (RANZCR)<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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\"machine<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Le Dr An Tang, membre de la CAR et coauteur, explique que l’id\u00e9e de publier la d\u00e9claration dans le cadre d’un projet impliquant plusieurs soci\u00e9t\u00e9s a germ\u00e9 lors d’un congr\u00e8s international l’ann\u00e9e derni\u00e8re.<\/p>\n\n\n\n

\u00ab L’id\u00e9e est n\u00e9e lors de l’\u00e9dition 2023 du Congr\u00e8s europ\u00e9en de radiologie (ECR) qui a eu lieu \u00e0 Vienne, lorsque le Dr Adrian Brady, alors pr\u00e9sident du comit\u00e9 relatif \u00e0 la qualit\u00e9, \u00e0 la s\u00e9curit\u00e9 et aux normes de la Soci\u00e9t\u00e9 Europ\u00e9enne de Radiologie, a propos\u00e9 de r\u00e9diger un document inter-soci\u00e9t\u00e9s sur l’adoption de l’IA en radiologie, se souvient le Dr Tang. En raison de la nature de ce type de logiciels, qui peuvent \u00eatre programm\u00e9s une fois et d\u00e9ploy\u00e9s partout dans les pays et les juridictions, nous avons estim\u00e9 qu’il \u00e9tait pr\u00e9f\u00e9rable de publier cette d\u00e9claration conjointement par l’interm\u00e9diaire de plusieurs soci\u00e9t\u00e9s de radiologie \u00e0 travers le monde. Les livres blancs pr\u00e9c\u00e9dents et les d\u00e9clarations inter-soci\u00e9t\u00e9s couvraient d\u00e9j\u00e0 les questions \u00e9thiques. Le moment \u00e9tait venu de r\u00e9diger un document sur l’adoption des outils d’IA \u00bb.<\/p>\n\n\n\n

La d\u00e9claration vise \u00e0 d\u00e9finir les \u00ab probl\u00e8mes pratiques potentiels et les questions \u00e9thiques entourant l’int\u00e9gration de l’IA dans la pratique de la radiologie \u00bb. Les nouvelles technologies bas\u00e9es sur l’IA sont diff\u00e9rentes des syst\u00e8mes de d\u00e9tection (CADe) et de diagnostic (CADx) assist\u00e9s par ordinateur qui sont utilis\u00e9s couramment en radiologie depuis des d\u00e9cennies. \u00ab Les algorithmes d’IA modernes, en particulier ceux bas\u00e9s sur l’apprentissage profond, diff\u00e8rent fondamentalement de la d\u00e9tection assist\u00e9e par ordinateur traditionnelle de par l’apprentissage automatique de caract\u00e9ristiques pertinentes \u00e0 partir de donn\u00e9es sans d\u00e9finition ni programmation explicites, souligne la d\u00e9claration. Les algorithmes d’apprentissage profond peuvent apprendre \u00e0 identifier des mod\u00e8les dans les images radiologiques en \u00e9tant form\u00e9s sur de grands ensembles de donn\u00e9es et, en principe, peuvent apprendre en continu et am\u00e9liorer leurs performances \u00e0 mesure qu’ils sont expos\u00e9s \u00e0 davantage de donn\u00e9es. \u00bb<\/p>\n\n\n\n

Les probl\u00e8mes pratiques potentiels pos\u00e9s par l’IA n\u00e9cessitent d’\u00e9valuer son efficacit\u00e9 de nouvelles fa\u00e7ons avant<\/em> sa mise en \u0153uvre clinique. \u00ab La surveillance et la validation des logiciels d’IA avant leur adoption clinique g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e sont essentielles pour la s\u00e9curit\u00e9 des patients. Nous devons \u00eatre en mesure de garantir que les mod\u00e8les fonctionnent au chevet du patient comme ils \u00e9taient cens\u00e9s le faire dans les publications pr\u00e9alables \u00e0 leur mise sur le march\u00e9, a d\u00e9clar\u00e9 le Dr Tang. Cette surveillance prudente est n\u00e9cessaire pour garantir la confiance, non seulement au moment de l’achat et de l’installation, mais aussi pendant l’utilisation clinique gr\u00e2ce \u00e0 une surveillance continue apr\u00e8s la mise sur le march\u00e9. \u00bb<\/p>\n\n\n\n

Le Dr Jaron Chong (l’Universit\u00e9 Western) est l’un des coauteurs de la d\u00e9claration et le pr\u00e9sident du Comit\u00e9 permanent de l’IA du CAR. Il note que l’environnement de donn\u00e9es dans lequel les logiciels d’IA fonctionnent est essentiel \u00e0 leur fonctionnement.<\/p>\n\n\n\n

\u00ab Il est important de comprendre que ces mod\u00e8les d’IA ne fonctionnent pas dans un environnement clinique statique et qu’ils font souvent partie d’un r\u00e9seau interop\u00e9rable complexe de mat\u00e9riel et de logiciels en constante \u00e9volution, souvent dans des environnements et avec des donn\u00e9es qui n’ont pas \u00e9t\u00e9 initialement pr\u00e9vues ou \u00e9valu\u00e9es par les fournisseurs d’IA \u00bb, a-t-il d\u00e9clar\u00e9. \u00ab La supervision professionnelle est le meilleur m\u00e9canisme dont nous disposons pour tirer parti des avantages de ces technologies tout en r\u00e9duisant les risques et les inconv\u00e9nients. \u00bb<\/p>\n\n\n\n

Pour la suite, le Dr Tang note que les possibilit\u00e9s technologiques de l’IA font qu’il est important de continuer \u00e0 collaborer avec les soci\u00e9t\u00e9s internationales afin d’\u00e9valuer de mani\u00e8re coh\u00e9rente les logiciels sur diff\u00e9rentes populations et dans diff\u00e9rents contextes cliniques.<\/p>\n\n\n\n

\u00ab La coop\u00e9ration internationale est n\u00e9cessaire pour s’assurer que les mod\u00e8les fonctionnent toujours bien aupr\u00e8s de diff\u00e9rentes populations et avec des \u00e9quipements d’imagerie provenant de diff\u00e9rents fabricants et associ\u00e9s \u00e0 diff\u00e9rents appareils, param\u00e8tres d’acquisition et m\u00e9thodes de post-traitement \u00bb, explique-t-il. \u00ab La performance des mod\u00e8les peut d\u00e9river au fil du temps, c’est pourquoi la coop\u00e9ration internationale constitue un m\u00e9canisme suppl\u00e9mentaire pour garantir la stabilit\u00e9 et la s\u00e9curit\u00e9 \u00e0 long terme des logiciels d’intelligence artificielle. \u00bb<\/p>\n\n\n\n

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Cliquez ici pour lire notre d\u00e9claration<\/a><\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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