Imagerie et IA : l’Université de Paris forme les radiologues de demain

« Imagerie médicale et intelligence artificielle, quel avenir pour le radiologue ? ». Telle est la question, très actuelle, posée par la masterclass créée en 2019 par l’Université de Paris. Proposée aux internes en DES de radiologie, mais aussi aux radiologues déjà en activité et aux chefs de clinique assistants, elle réunit, quatre jours durant, 15 à 30 stagiaires autour d’une thématique au cœur de leur spécialité. « Cette formation devrait permettre une meilleure compréhension des outils actuels et futurs, tout en offrant aux radiologues la possibilité de développer une lecture critique des publications autour des applications de l’IA en imagerie médicale », expliquent ses co-responsables, les Professeurs Stéphanie Allassonnière et Antoine Feydy. La première, mathématicienne actuellement en poste à l’Université de Paris et ancienne professeure associée à l’École Polytechnique, et le second, Professeur des Universités - Praticien Hospitalier (PU-PH) par ailleurs coordonnateur du DES de Radiologie en Île-de-France, font aujourd’hui équipe pour développer et promouvoir cette masterclass qui recrute aussi au-delà de la région parisienne. « Bien qu’elle se déroule à Paris, la formation est bien entendu ouverte à tous », rappelle ainsi le Pr Antoine Feydy.
 

« L’originalité de la masterclass réside dans le fait que tous les après-midis sont dédiés à une initiation pratique, une initiation au codage, en quelque sorte », poursuit le PU-PH. Chaque jour s’articule en effet autour de deux volets, une partie théorique qui, le matin, s’intéresse aux principes fondamentaux du recalage, aux notions de segmentation, à la classification, aux statistiques, à l’architecture des logiciels ou encore aux questions éthiques et règlementaires, et des sessions pratiques l’après-midi, où les stagiaires « mettent les mains dans le cambouis », comme le décrit affectueusement le Pr Stéphanie Allassonnière. « Cette formation donne des clés de compréhension, explique grossièrement ce que fait la machine », résume-t-elle.
 

« L’objectif n’est pas d’enseigner les mathématiques aux médecins, mais plutôt de leur expliquer le processus sous-jacent, pour qu’ils en aient une compréhension globale », complète le Pr Antoine Feydy. L’idée est donc bien d’offrir aux stagiaires une vision suffisamment large des outils intégrant des technologies d’IA pour qu’ils puissent les prendre en main, les tester et comprendre leur fonctionnement. Soit, en d’autres termes, de leur permettre de « challenger, comparer, voire créer », ajoute la mathématicienne. « Même si certains radiologues codent aujourd’hui un peu, ce n’est pas le but ici. D’autant qu’à terme, tous nos stagiaires ne seront pas forcément amenés à coder ! Mais avec cette formation, ils pourront mieux appréhender la technologie derrière le logiciel, mieux la maîtriser pour in fine développer une vision critique des outils qu’ils seront amenés à utiliser. Cette dimension est essentielle car ils ne seront pas toujours d’accord avec son observation », complète la professeure, persuadée que « comprendre et expliquer, c’est aussi rassurer et se rassurer » car « comprendre est essentiel pour faire confiance ».
 

Cet enjeu est loin d’être anodin puisque, aujourd’hui encore, ces nouveaux outils ne suscitent pas toujours la confiance. Pourtant l’imagerie médicale a été la première spécialité à se confronter à l’IA, dont les premiers développements ont justement porté sur le traitement automatisé des images. Mais certaines inquiétudes subsistent. « L’IA n’annonce pas la fin du radiologue, c’est simplement une intelligence augmentée », rassure le Pr Stéphanie Allassonnière. « Les radiologues qui ont la cinquantaine, comme moi, savent bien que la médecine est évolutive, qu’elle change en permanence, comme c’est le cas ici avec l’arrivée de l’IA », abonde le Pr Antoine Feydy, persuadé que l’IA, en tant qu’outil d’aide au diagnostic et d’assistance, « apportera une interprétation plus homogène » et « permettra d’absorber de plus en plus d’images ». Un appui précieux eu égard aux défis auxquels la spécialité fait face. « Ces dernières années, le volume d’images a nettement augmenté, alors que le nombre de radiologue est resté sensiblement le même. Il nous faut donc traiter de plus en plus d’images à effectifs égaux, et nul doute que l’IA aura un rôle essentiel à jouer », note le radiologue.
 

De cela, les stagiaires de la masterclass, qui débute en septembre sa 3^ème édition, en sont également persuadés. La formation remplit d’ailleurs chaque année ses jauges en recrutant à 80 % des internes souhaitant « se préparer à leur futur métier dans son entièreté, apprendre de nouvelles méthodes et pouvoir y apposer un regard critique », constate le Pr Stéphanie Allassonnière. « Les retours sont à ce jour très positifs », ajoute le Pr Antoine Feydy qui côtoie d’ailleurs plusieurs anciens stagiaires dans son service de l’hôpital Cochin (AP-HP). « Certains ont même décidé de poursuivre vers un master plus spécialisé tel que la bio-imagerie ou les statistiques appliquées à l’imagerie », ajoute le radiologue. Pour justement mieux accompagner ceux qui aimeraient bénéficier d’une formation plus poussée, les coordonnateurs de la masterclass réfléchissent à développer une session complémentaire, plus avancée sur le plan technique afin de « permettre aux radiologues en formation de réellement coder ».  « Mais il nous faut d’abord former davantage de stagiaires aux concepts de base », précise le Pr Allassonnière. « Nous devons encore consolider l’existant, continuer à expliquer les différents processus pour déjà développer la compréhension de ces outils et leur lecture critique », complète le Pr Feydy.

Article publié dans l'édition de septembre 2021 d'Hospitalia à lire ici.