AI, radiology and the future of work

Clever machines will make workers more productive more often than they will replace them.

RADIOLOGISTS, say the pessimists, will be first against the wall when the machines take over. Analysing medical images is a natural fit for “deep learning”, an artificial-intelligence (AI) technique which first attracted attention for its ability to teach computers to recognise objects in pictures. A variety of companies hope that bringing AI into the clinic will make diagnosis faster and cheaper. The machines may even be able to see nuances that humans cannot, assessing how risky a patient’s cancer is simply by looking at a scan.

Some AI researchers think that human beings can be dispensed with entirely. “It’s quite obvious that we should stop training radiologists,” said Geoffrey Hinton, an AI luminary, in 2016. In November Andrew Ng, another superstar researcher, when discussing AI’s ability to diagnose pneumonia from chest X-rays, wondered whether “radiologists should be worried about their jobs”. Given how widely applicable machine learning seems to be, such pronouncements are bound to alarm white-collar workers, from engineers to lawyers.

In fact the application of AI to medicine suggests that the story is more complicated. Machine learning will indeed change many fields, allowing the rapid analysis of enormous piles of data to uncover insights that people might overlook. But it is not about to make humans redundant. And radiology, the very field that is used as a cautionary tale about the robopocalypse, shows why.

One is the nature of AI itself. The field is suffused with hype. Some papers show artificial radiologists outperforming the ones in white coats (see article). Others, though, still put the humans ahead. The machines may eventually take an unambiguous lead. But it is important to remember that AI, for the foreseeable future, will remain “narrow”, not general. No human is as good at mental arithmetic as a $10 pocket calculator, but that is all the calculator can do. Deep learning is broader. It is a pattern-recognition technique, and patterns are everywhere in nature. But in the end it, too, is limited—a sort of electronic idiot-savant which excels at one particular mental task but is baffled by others. Instead of wondering whether AI can replace a job, it is better to ponder whether it could replace humans at a specific task.

The human touch

That leads to a second reason for optimism: the nature of work. Most jobs involve many tasks, even if that is not always obvious to outsiders. Spreadsheets have yet to send the accountants to the dole queue, because there is more to accountancy than making columns of figures add up. Radiologists analyse a lot of images. But they also decide which images should be taken, confer on tricky diagnoses, discuss treatment plans with their patients, translate the conclusions of the research literature into the messy business of real-life practice, and so on. Handing one of those tasks to a computerised helper leaves radiologists not with a redundancy cheque, but with more time to focus on other parts of their jobs—often the rewarding ones.

A third reason for optimism is that automation should also encourage demand. Even in the rich world, radiology is expensive. If machines can make it more efficient, then the price should come down, allowing its benefits to be spread more widely and opening up entire new applications for medical imaging. In the Industrial Revolution the number of weavers rose as the work became more automated. Improved efficiency led to higher production, lower prices and thus more demand for the tasks that the machines could not perform. Medicine itself provides a more recent example. “Expert systems” were the exciting new AI technology of the 1970s and 1980s. They eventually made their way into hospitals as, for instance, automated diagnostic aids. That has been a boon, letting nurses—or even patients—undertake procedures that might previously have required a doctor.

No one knows how sweeping the long-term effects of AI on employment will be. But experience suggests that technological change takes longer than people think. Factory-owners took decades to exploit the full advantages of electricity over steam. Even now, the computer revolution in the office remains unfinished. Big tech firms such as Google, Facebook and Alibaba have the resources and the in-house expertise to begin making use of AI rapidly. Most other companies will proceed more slowly, especially in tightly regulated areas like medicine. If you happen to be training for a career in radiology—or anything else that cannot be broken down into a few easily automated steps—it is probably safe to carry on.

Source : AI, radiology and the future of work

Verso Healthcare accompagne les professionnels de la santé dans le financement des équipements médicaux et l’optimisation de la gestion du plateau technique.

Intelligence artificielle : vos radios peuvent aider la recherche

La Société française de radiologie lance le tout premier «data challenge», un grand événement pour développer le meilleur outil d’intelligence artificielle. Le programme vise à mieux diagnostiquer les maladies et à en prédire les meilleurs traitements.

Depuis quelques jours, votre radiologue peut vous demander si vous êtes d’accord pour qu’il garde votre image de lésion du foie, de fissure du ménisque, de nodule de la thyroïde et même de tumeur du sein. À la clé, faire avancer la recherche et l’innovation. La Société française de radiologie (SFR) lance en effet le tout premier « data challenge », un grand événement pour développer le meilleur outil d’intelligence artificielle (IA).

« Beaucoup pensaient qu’on n’arriverait jamais à l’organiser. Eh bien, on y est ! C’est un défi qui va renforcer l’apport de l’intelligence artificielle en radiologie », s’enthousiasme la professeur Nathalie Lassau, de Gustave-Roussy, centre de référence qui mise beaucoup sur l’IA comme outil supplémentaire de la lutte contre le cancer.

«Des pépites vont émerger»

Ce vaste programme vise à mieux diagnostiquer les maladies et à en prédire les meilleurs traitements. Les 600 IRM, scanners, échographies de chaque catégorie collectés dans toute la France seront ensuite disséqués par des équipes de médecins-chercheurs-ingénieurs de la SFR. Le tout entre le 15 septembre et le 17 octobre, période des Journées françaises de radiologie (du 12 au 15 octobre), qui réuniront 7 000 personnes à Paris. « Chaque équipe travaillera sur le meilleur algorithme pour répondre à une question clinique, reprend la professeur Lassau. C’est très galvanisant car des pépites vont émerger. »

Source : Intelligence artificielle : vos radios peuvent aider la recherche

Verso Healthcare accompagne les professionnels de la santé dans le financement des équipements médicaux et l’optimisation de la gestion du plateau technique.

Révolution scintigraphique au CHU de Caen avec la première caméra 3D « Corps entier »

Le CHU de Caen est le premier au monde à s’équiper d’une caméra CZT-CT 3D Corps entier (VERITON) (crédit photo: Spectrum Dynamics Medical)

Le CHU de Caen Normandie est le premier établissement hospitalier au monde à être équipé de la caméra CZT-CT 3D Corps entier (VERITON). Un équipement de pointe qui permet de réaliser en une seule prise une image du corps entier du patient. Installée dans les locaux du service de la médecine nucléaire, elle est aujourd’hui opérationnelle et utilisée par les équipes du Pr Denis Agostini. Pour un diagnostic plus précis, plus rapide et une qualité d’image optimale. 

Les premiers patients sont accueillis, depuis le 22 mai, au sein du service de médecine nucléaire et diagnostiqués avec cette caméra nouvelle génération couplée à un scanner 64.  Scintigraphie du cerveau ou des poumons, bilan osseux, détection d’infarctus… cet outil révolutionnaire propose un large champ d’applications.

«Les résultats des premiers patients sont spectaculaires car nous avons une vision 3D à 360 degrés des organes à explorer pour la toute première fois au monde dans le domaine de la scintigraphie, s’enthousiasme le Pr Agostini. Il s’agit d’une vraie rupture technologique dans le monde de l’imagerie médicale. De 1980 à 1990 on est passé de la radiographie au scanner en radiologie, en 2018 on passe de l’image planaire à l’image tomoscintigraphique à 360° corps entier en moins de 20 minutes en médecine nucléaire».

Cet équipement haute technologie est officiellement inauguré, le 19 juin, en présence de Christophe Kassel, Directeur général du CHU, Joël Bruneau, maire de Caen, président du Conseil de surveillance du CHU,  Sophie Gauguin, 1ère Vice-Présidente de la Région Normandie, partenaire financier majeur, de Dominique Le Guludec, présidente de la Haute Autorité de Santé, de Laurent Fiscus, préfet du Calvados et des acteurs clés de la médecine nucléaire du Grand Ouest.

12 détecteurs répartis sur 360 degrés

Les caméras scintigraphiques conventionnelles fonctionnent avec deux détecteurs qui encadrent la partie du corps à diagnostiquer. L’image produite est alors le résultat de photos réalisées et optimisées de façon numérique pour obtenir une image de la zone concernée. La caméra CZT-CT 3D corps entier (VERITON), est, quant à elle, composée de 12 détecteurs répartis sur 360 degrés. Ce qui lui permet de restituer une image du corps entier du patient : une vue intégrale de l’ensemble du squelette ou des organes. Un atout essentiel pour des scintigraphies osseuses par exemple.

Une technique plus précise et plus sûre

Ce nouvel équipement permet également de réduire la quantité du produit radioactif injectée aux patients et de diminuer de moitié la durée de l’examen.  Autre point fort technologique : le «touch skin». Les détecteurs vont au plus près de la peau du patient et permettent donc d’enregistrer des images plus précises des organes sélectionnés.

Le CHU de Caen, premier équipé au monde

La technologie utilisée a été développée, il y a près de 10 ans par la Spectrum Dynamics Medical. Ainsi, après l’amélioration de la scintigraphie CZT cardiaque, cette société israélienne, a souhaité mettre au point une nouvelle caméra, non plus seulement centrée sur le cœur, mais sur l’ensemble du corps. Après une nouvelle phase de collaboration, la création et la mise sur le marché de la caméra CZT-CT 3D corps entier 360 degrés (VERITON) est effective en mai 2018.

La caméra CZT-CT 3D Corps entier (VERITON) est 2 fois plus rapide et plus précise que les caméras conventionnelles  (crédit photo: Spectrum Dynamics Medical)

Une enveloppe de 763 000 € de la Région Normandie

Cet équipement en première mondiale a pu également se concrétiser grâce à la contribution de la Région Normandie avec une bourse de «Recherche Innovation Normandie 2017» de 763 000 €.

Le Pr Denis Agostini, instructeur en médecine nucléaire au niveau européen présentera la nouvelle caméra lors des congrès américain de Philadelphie et européen de Düsseldorf. Plusieurs sessions de formation sont d’ores et déjà programmées dans les 2 ans à venir au niveau national et international. Plusieurs hôpitaux en Europe et aux Etats-Unis souhaitent également s’équiper de cette caméra CZT-CT 3D corps entier (VERITON).

 La caméra CZT-CT 3D Corps entier en chiffres : 

6,3 m de longueur

– un poid de 4,5 tonnes

12 détecteurs à 360°

2 fois plus rapide que les caméras conventionnelles

– une résolution spatiale 2 fois plus précise

Catégorie : CHU Caen, A la une, High tech, Innovation, Médecine nucléaire, Newsletter 942 – 12/06/2018

 

Pour plus d’information : CHU Caen

Aurélie Chalmel,
Chargée de Communication.

avenue de la Côte de Nacre
14033 Caen cedex 9

Tel : 02 31 06 49 61    Email : chalmel-a@chu-caen.fr – communication@chu-caen.fr Site : http://www.chu-caen.fr

Standard : 02 31 06 31 06

Source : Révolution scintigraphique au CHU de Caen avec la première caméra 3D « Corps entier »

Verso Healthcare accompagne les professionnels de la santé dans le financement des équipements médicaux et l’optimisation de la gestion du plateau technique.