UF Health lance une initiative de recherche sur l'IA en radiologie

L'utilisation d'outils d'intelligence artificielle pour rendre le travail des radiologues plus précis et efficace est l'objectif alors que les chercheurs de l'Université de la santé de Floride se lancent dans une collaboration entre l'université et l'industrie.

L'alliance de recherche sera utilisée pour aider à développer et à optimiser des solutions basées sur l'IA qui améliorent la qualité et la sécurité tout en aidant les radiologues à travailler plus rapidement et plus efficacement.

« Nous avons l'intention d'accélérer le développement de solutions qui permettent une intégration transparente de l'IA dans la pratique clinique. Ces améliorations fourniront des processus rentables et de meilleure qualité pour améliorer les soins aux patients », a déclaré Reza Forghani, MD, Ph.D., professeur de radiologie et d'intelligence artificielle à l'UF College of Medicine et vice-président de l'IA.

Pour ce faire, UF Health travaille avec Nuance Communications Inc., une entreprise de Burlington, Massachusetts, spécialisée dans la reconnaissance vocale en radiologie et le déploiement de l'IA. Chez UF Health, la société travaillera avec le laboratoire de Forghani pour optimiser le flux de travail de radiologie et déployer des outils d'IA à l'aide du réseau d'imagerie de précision de Nuance. La collaboration devrait également conduire au développement d'outils de reconnaissance vocale radiologique améliorés, a déclaré Forghani.

En radiologie, les images recueillies auprès des patients ne sont qu'une partie d'un effort plus vaste. Le cœur du travail d'un radiologue est le rapport de radiologie, un document détaillé qui décrit le résultat d'un examen d'imagerie et transmet des informations cruciales sur le diagnostic d'un patient, la réponse au traitement et les résultats de la procédure. La combinaison de la technologie de reconnaissance vocale avec l'IA est un moyen d'améliorer la précision et l'efficacité des rapports de radiologie, a déclaré Forghani, et de réduire considérablement le temps nécessaire à leur production. Cela signifie que les radiologues pourraient passer moins de temps sur les rapports et plus sur d'autres questions liées aux patients, a-t-il déclaré. L'utilisation de l'IA pour produire des rapports de radiologie plus efficacement devrait aider à fournir des informations cruciales aux médecins principaux des patients plus rapidement. À l'avenir, l'IA pourrait également être utilisée pour suivre les recommandations afin d'assurer la sécurité des patients et des soins de suivi appropriés, a déclaré Forghani.

La capacité d'un système basé sur l'IA à collecter des textes et des données importants qui sont répartis dans des documents et des rapports volumineux aide à la fois les patients et les radiologues, a déclaré Patrick Tighe, MD, professeur d'anesthésiologie et doyen associé pour l'application et la mise en œuvre de l'IA à l'UF College of Medicine.

"Les radiologues subissent de plus en plus de pressions pour interpréter des images médicales de plus en plus complexes avec des patients de plus en plus malades. En rationalisant les rapports, un système comme celui-ci les aide à se concentrer sur les parties les plus rares et les plus spéciales de ce qu'ils font - en se concentrant sur le diagnostic de l'état de santé du patient ", a déclaré Tighe.

Le réseau d'imagerie de précision de Nuance est une plate-forme d'imagerie diagnostique centrée sur le patient qui fournit de manière transparente des informations sur les patients générées par l'IA dans l'ensemble des flux de travail cliniques et administratifs.

« En tirant parti de l'échelle de Nuance en matière d'imagerie diagnostique, UF Health applique les avancées rapides de l'IA d'imagerie pour améliorer les résultats cliniques, les performances financières et l'efficacité tout au long du parcours du patient, du dépistage au suivi. Nous sommes fiers de collaborer avec l'équipe d'UF Health dans cet effort important », a déclaré Calum Cunningham, vice-président senior et directeur général de la société.

Forghani et Nuance ont déjà déployé une plate-forme clinique pour leur travail et passeront l'année prochaine à déterminer avec quelle facilité et efficacité de nouveaux algorithmes d'IA peuvent être rendus fonctionnels. Forghani et ses collaborateurs travailleront également avec la société sur des projets visant à améliorer les rapports d'interprétation radiologique - en se concentrant spécifiquement sur la qualité et l'efficacité - et en veillant à ce que les algorithmes fonctionnent efficacement.

Le laboratoire de radiomique et d'intelligence augmentée de Forghani à l'Institut Norman Fixel pour les maladies neurologiques d'UF Health travaillera sur le développement du système tandis que des tests cliniques auront lieu à l'hôpital UF Health Shands.

"Ce sont des technologies de pointe que nous aiderons à adapter et à perfectionner pour une utilisation future plus généralisée", a déclaré Forghani.

Contact média : Doug Bennett, [email protected], 352-265-9400

Écrivain scientifique, éditeur

Doug Bennett a rejoint l'équipe d'UF Health en janvier 2015 en tant que rédacteur scientifique et éditeur. Ses domaines thématiques incluent l'anatomie; biochimie et biologie moléculaire; génétique moléculaire et microbiologie; pathologie, ...Lire la suite