Transformer les rapports d'
s en radiologie

Brian Casey, Dr J.S. Luchs, Dr A Rizvi et Vijay

Brian Casey : Salut et bienvenue sur Transformer les rapports radiologiques : automatisation basée sur l'IA avec intégration RIS PACS dans le cloud et webinaire Imaging Wire en partenariat avec RamSoft. Je m'appelle Brian Casey et je suis rédacteur en chef de The Imaging Wire.

On a un super programme pour vous aujourd'hui. On va commencer par une table ronde sur les nouvelles technologies pour les rapports radiologiques. Après la table ronde, on répondra aux questions de notre public pendant la deuxième partie du webinaire.

Intervenants :

• Dr J.S. Luchs, directeur médical chez Premier Radiology Services.
• Vijay Ramathan, PDG et cofondateur de RamSoft.
• Dr A. Rizvi, fondateur et PDG de Rad Pair, et téléradiologue en exercice pour Premier Radiology Services.

Messieurs, merci d'être avec nous aujourd'hui.

Dr J.S. Luchs : Salut Brian, merci de m'accueillir.

Vijay Ramathan : Merci, Brian.

Dr A. Rizvi : Merci, Brian.

Brian Casey : Bon, commençons. Dr Luchs, tu es directeur médical chez Premier, une organisation qui compte 120 radiologues et qui lit plus de 10 000 études par jour. Quels sont les défis auxquels vous êtes actuellement confrontés dans le domaine des rapports radiologiques ?

Dr J.S. Luchs : Dans le domaine des rapports radiologiques, le plus grand défi auquel nous sommes confrontés a probablement commencé lorsque nous sommes passés à la reconnaissance vocale. Auparavant, nous faisions appel à des transcripteurs qui retranscrivaient nos propos, enregistrés sur bande ou dictés, ce qui était rapide et efficace. Cela nous permettait de consacrer tout notre temps à l'analyse des images et à notre métier de radiologue, ce que nous aimons faire. Le passage à la reconnaissance vocale a été intéressant ; je suis assez vieux pour avoir vécu ça. Au début, c'était horrible, mais ça s'est nettement amélioré avec le temps. Cependant, des défis persistent, car les radiologues doivent désormais se concentrer énormément sur les rapports, ce pour quoi nous n'avons pas été formés et ce que nous ne savons pas particulièrement bien faire. Nous sommes des experts en anatomie et en identification des pathologies, pas en transcription. Pourtant, on se retrouve souvent à faire du travail de transcription, ce qui nous prend près de 50 % de notre temps.

Cela rend les radiologues réticents à utiliser des plateformes où on doit essentiellement taper ou constamment réviser et modifier des rapports. Même avec une aide à la transcription, il y a toujours un retard dans les délais d'exécution. Les exigences en matière de reconnaissance vocale, combinées à des problèmes plus généraux tels que la pénurie de radiologues, la difficulté à recruter et l'épuisement professionnel, aggravent ces difficultés. L'épuisement professionnel est un problème important, non seulement à cause de la charge de travail croissante, mais aussi à cause de la fatigue mentale liée à la révision minutieuse des rapports, à la vérification d'erreurs telles que l'utilisation correcte des termes « gauche » et « droite », ou même à la ponctuation. C'est vraiment épuisant. Si on pouvait éliminer une grande partie de cette charge de travail axée sur les rapports et se concentrer plutôt sur notre expertise de base en tant que radiologues, on pourrait lire plus d'études, être moins fatigués et réduire considérablement l'épuisement professionnel. C'est le défi global auquel on est confrontés : permettre aux radiologues de faire ce qu'ils font le mieux.

Brian Casey : Quel est l'impact de ces nombreux défis sur le flux de travail des radiologues ?

Dr J.S. Luchs : Il est énorme, et encore une fois, il se situe entre l'épuisement professionnel et le simple fait de vouloir faire plus d'examens. Ça vous ralentit. Tu vois, quand tu dois revenir en arrière et commencer à relire ton rapport, ce que nous devons tous faire maintenant, relire ton rapport, le lire en détail.

Premièrement, tu vas essayer de rédiger des rapports plus courts et moins détaillés, ce qui n'est vraiment pas bon pour le patient. Deuxièmement, tu vas ralentir et tu vas lire moins d'examens par jour. Et troisièmement, tu vas être fatigué à la fin de la journée. Donc, si tu ne faisais pas ça, tu pourrais lire davantage parce que tu serais moins fatigué.

Donc, tu vois, à la fin de la journée, on doit faire des pauses. Ce qui compte vraiment, c'est le temps de traitement et la réalisation des examens des patients afin que les soins appropriés puissent être prodigués. Et le fait de lire moins par jour pour un même radiologue aura un impact sur le patient.

Brian Casey : Alors, Vijay, tu diriges une entreprise de RIS PACS basée sur le cloud depuis 30 ans. Comment penses-tu que la technologie cloud, l'automatisation et le PACS peuvent fonctionner ensemble pour maximiser la valeur et le gain de temps pour les radiologues du point de vue des rapports ?

Vijay Ramanathan : Brian, on est super excités de proposer des solutions qui améliorent la productivité des radiologues, répondent à la pénurie, gèrent les volumes croissants et améliorent la qualité des rapports pour les médecins prescripteurs. Quand on a commencé, la téléradiologie consistait surtout à donner rapidement un avis sur les scanners d'urgence et à transmettre les résultats aux médecins des urgences. On a beaucoup évolué depuis ces premiers systèmes. Dans les années 2000, on a été parmi les premiers à proposer un logiciel de téléradiologie en ligne aux radiologues, et on a adopté les solutions cloud dès qu'elles ont atteint leur maturité il y a dix ans. C'est la prochaine étape de la téléradiologie et des rapports radiologiques.

On combine maintenant les avantages des transcripteurs, qui ont toujours aidé les radiologues à créer des rapports, avec des solutions cloud qui offrent une connexion unique, des listes de travail unifiées et des flux de travail automatisés. Ça crée un environnement où tout ce dont un radiologue a besoin (images, rapports, antécédents, documents, symptômes, historique) est disponible au même endroit, sur un seul ordinateur, intégré à une solution de rapports alimentée par l'IA. Cette approche améliore considérablement la productivité et l'efficacité. symptômes, antécédents – est disponible en un seul endroit sur un seul bureau, intégré à une solution de rapport alimentée par l'IA. Cette approche améliore considérablement la productivité et l'efficacité.

La technologie cloud offre d'énormes avantages en matière de sécurité, mais surtout, elle offre un stockage et une évolutivité illimités. Avec une solution basée sur le cloud, on peut facilement intégrer de nouveaux centres d'imagerie ou hôpitaux, incorporer leurs images et leurs antécédents, et éliminer les contraintes telles que le matériel, le stockage ou les limitations du réseau. L'infrastructure actuelle nous permet de fournir des images aux radiologues où qu'ils se trouvent, sans restrictions de bande passante liées à leur emplacement urbain. Cette capacité nous permet d'automatiser les flux de travail cliniques et de fournir efficacement les résultats aux cabinets référents, quel que soit leur emplacement.

Brian Casey: N'est-ce pas ? Le cloud offre tellement d'avantages en matière de gestion de l'imagerie médicale. Maintenant, Dr Rizvi, tu es le fondateur de Rad Pair, et on en reparlera dans un instant, mais tu es aussi radiologue en exercice. Peux-tu nous dire comment, selon toi, les rapports basés sur l'IA peuvent contribuer à relever tous les défis dont on a parlé aujourd'hui dans le domaine des rapports radiologiques ?

Dr A. Rizvi: Oui, tout à fait, Brian. C'est pour ça que j'ai lancé Rad Pair. C'était le but premier, parce que, comme l'ont mentionné le Dr Luchs et Vijay, il y a un va-et-vient constant quand on lit des cas, ce qui contribue beaucoup à l'épuisement professionnel. On regarde les images tout en essayant de formuler les mots pour un système de dictée très axé sur la voix. Tu dis toute la grammaire, comme « point » et « nouvelle ligne », et tu cliques souvent dans les champs du formulaire si tu fais un rapport structuré. Comme l'a décrit le Dr Luchs, lorsque votre esprit est partagé entre ces deux tâches, faire ça des milliers de fois par jour sur une centaine de cas ou plus pendant huit à dix heures conduit à un épuisement professionnel en fin de journée. J'ai donc commencé à réfléchir : comment mettre fin à ces allers-retours, à ces changements constants de contexte ? L'IA générative m'a semblé très pertinente, car elle fonctionne comme un assistant ou un scribe très intelligent, quelqu'un qui t'écoute en temps réel et rédige rapidement des rapports, un peu comme ce que le Dr Luchs a décrit avec un transcripteur. L'idée était de mettre cette fonctionnalité au premier plan grâce à l'IA et de la rendre efficace. C'est ainsi qu'est né ce système de rapport.

Brian Casey :  Ça semble être une excellente idée. Dr Rizvi, j'ai cru comprendre que vous aviez une courte vidéo présentant les possibilités actuelles du reporting basé sur l'IA intégré à un PACS dans le cloud. Pouvez-vous nous la montrer ?

Dr A. Rizvi: Oui, bien sûr.

Vidéo 1 : Rad Pair - Vidéo courte
Bonjour à tous, je vais vous présenter notre intégration avec Rad Pair et PowerServer de RamSoft. Comme vous pouvez le voir sur la gauche, nous avons un cas ouvert dans la fenêtre d'imagerie, une radiographie thoracique, et sur la droite, dans PowerServer, nous avons cette intégration transparente de Rad Pair.

Juste pour préciser quelques points, les antécédents cliniques sont déjà transférés dans le rapport, notamment les antécédents cliniques et les vues pour ce cas, qui est juste une radiographie thoracique. Cependant, le truc important ici, c'est qu'on ne fait pas juste un mappage un-à-un ; il y a aussi une couche d'IA pour s'assurer que les infos envoyées sont vraiment pertinentes pour deux choses : premièrement, pour le rapport du radiologue, et deuxièmement, pour la facturation. Ce n'est donc pas juste un mappage un-à-un. Il y a une autre couche d'IA.

Sur ce, je vais rapidement dicter ce cas :

« OK, il y a des marques interstitielles bilatérales importantes compatibles avec des changements congestifs, et il y a un petit épanchement pleural gauche par rapport à une atélectasie basilaire. Un cathéter IJ droit est présent dans la veine cave supérieure, le tube endotrachéal est à 3,9 centimètres au-dessus du rinna, et une sonde d'alimentation est présente au-dessus de l'estomac dans une position appropriée. »

Bon, avec ça, je vais traiter ce rapport. N'oublie pas que je n'ai pas dicté ça, ni cliqué dans les champs, ni dit « nouvelle ligne » ou « point » ou quoi que ce soit d'autre. Le rapport est déjà prêt. Ça ne prend que quelques secondes.

Tu peux voir que tout ce que j'ai dit est à la bonne place dans chaque section et que ça fait bonne impression. À ce stade, tu peux pratiquement signer le dossier et passer au suivant.

C'est la puissance des rapports entièrement générés par l'IA. Tu lui parles, il fait le travail à ta place, tu signes le dossier et tu passes au suivant. Cela améliore ton efficacité, la qualité, et nous sommes très heureux de notre partenariat avec PowerServer de RamSoft dans ce domaine. Ce fut une aventure incroyable, et j'espère que tu l'apprécies aussi. Merci.

Vidéo 2 : Pair Insights
Salut tout le monde, on va parler de Pair Insights, notre intégration Radiopedia qui permet aux radiologues de parler naturellement, et les directives et classifications sont automatiquement insérées. En fait, ça utilise l'IA pour parcourir la base de connaissances de Radiopedia et trouver la classification ou la directive appropriée.

Si tu regardes l'écran en ce moment, sur la gauche, il y a un cas de nodule pulmonaire, et Rad Pair est parfaitement intégré à RamSoft PowerServer. On va rapidement dicter ce cas et te montrer ce que ça veut dire : «

» « Il y a un nodule pulmonaire d'un centimètre dans le lobe inférieur droit, insère la directive. » «

» Je vais m'arrêter là et te dire ce qui se passe. Pair Insights va chercher la bonne ligne directrice sur Radiopedia et la ramène. Bon, si c'était un cas que tu lisais, tu ne t'arrêterais pas là, tu continuerais à lire le cas. Mais j'ai fait une pause ici juste pour te montrer ce qui se passe.

Quand ça revient, ça prend généralement entre 10 et 20 secondes, ça va mettre les bonnes lignes directrices. Donc, dans ce cas, on utilise la Fleischner Society et on a mis la bonne ligne directrice. Maintenant, si tu veux vérifier ça plus en détail, tu peux lire la justification associée et chercher pourquoi ça a été choisi. Tu peux même aller plus loin et aller directement à l'article de référence sur Radiopedia.

Une fois que t'as fini, tu peux accepter ça, et ça sera ajouté à ta transcription. Une fois que t'as traité ça, ça va finir par faire partie de ton rapport.

Donc, en quelques secondes, le CT va revenir, ça va être dans la section poumon, c'est déjà revenu, tout ce qui a été fait est déjà surligné. Et bien sûr, c'est la seule chose qu'on a dite, on n'a rien dit d'autre. Et donc, tu as une bonne impression à la fin aussi.

Voilà en quelques mots Pair Insights, optimisé par Radiopedia, entièrement intégré à Rad Pair et au PowerServer de RamSoft. Merci beaucoup.

 

Brian Casey : D'accord, c'était vraiment intéressant. Merci. Merci, Dr Rizvi. Vijay, pouvez-vous résumer les avantages de cette intégration entre les rapports basés sur l'IA et le PACS basé sur le cloud dont nous venons d'entendre parler ?

Vijay Ramanathan : Bien sûr, merci Brian. C'est vraiment la facilité d'intégration, grâce à l'intégration de la solution de génération de rapports IA dans la solution PACS, qui permet de gagner du temps. Il ne s'agit pas d'avoir une solution de rapports IA séparée du système PACS ; toute la solution est regroupée. Tout est intégré, pas besoin de mentionner la ponctuation ou de se soucier de l'ordre des éléments dictés. L'impression peut être générée automatiquement à partir du rapport.

Cette configuration permet de gagner beaucoup de temps en permettant aux radiologues de travailler de n'importe où grâce à une solution de rapport basée sur le cloud. Pas besoin de matériel dédié ou d'équipement propriétaire, juste des écrans de haute qualité et un poste de travail pour exécuter la solution RamSoft, qui intègre la solution de rapport IA de Rad Pair.

Le gros avantage d'une solution basée sur le cloud, c'est qu'elle s'améliore tous les jours. Par exemple, Pair Insights fournit les informations radiologiques les plus précises et les plus récentes, telles que les classifications des stades tumoraux et les classifications BI-RADS.

Et voici le plus important : nous n'en sommes encore qu'aux prémices de l'IA. À l'avenir, cette technologie ne fera que s'améliorer, offrant chaque mois des solutions de plus en plus avancées aux radiologues.

Brian Casey : C'est formidable. Alors, Dr Luchs, en tant que directeur marketing chargé de prendre des décisions sur l'adoption des technologies chez Premier, pouvez-vous nous dire quels critères vous utilisez pour évaluer les outils d'IA ? Comment décidez-vous quel type d'IA mettre en œuvre ?

Dr Luchs : Bien sûr. Écoute, tout se résume à la première chose et la plus importante, c'est-à-dire le coût. Bien sûr, le coût est important. Mais mis à part ça, la précision de l'IA est super importante.

Quand on parle d'IA pour l'imagerie, une précision de, disons, 85 % peut être assez bonne. Mais quand on parle d'IA vocale, 85 % c'est horrible. Pour la reconnaissance vocale et l'IA, on veut vraiment que ce soit parfait. La reconnaissance vocale est super importante, comme le disait le Dr Rizvi. Si on a une reconnaissance vocale parfaite, ou au moins si le programme place les éléments là où ils doivent être dans le rapport, ça permet de gagner beaucoup de temps et d'éviter l'épuisement professionnel. Ça permet de ne pas être épuisé à la fin de la journée.

Quand c'est le cas, on gagne en efficacité. Alors, l'IA peut-elle améliorer l'efficacité du radiologue ? Peut-elle augmenter le débit, le temps de traitement et le nombre de cas traités chaque jour tout en maintenant la qualité qu'on recherche ?

Un autre facteur est l'intégration. L'IA est-elle intégrée au PACS ou s'agit-il d'un système distinct ? Quand on a un système à plateforme unique, c'est beaucoup plus facile à charger, à former et à utiliser, pas seulement pour le radiologue, mais aussi pour l'équipe opérationnelle. Un système intégré facilite considérablement la mise en place et le fonctionnement, car il y a toujours une courbe d'apprentissage quand on travaille avec une équipe, qu'il s'agisse des radiologues ou de l'équipe opérationnelle.

Si t'as un système où l'IA et le PACS sont bien intégrés et communiquent efficacement, ça réduit considérablement cette courbe d'apprentissage et permet à l'équipe de le mettre en œuvre avec succès et de le faire fonctionner efficacement.

Brian Casey : Dirais-tu donc que c'est peut-être le facteur le plus important à prendre en compte lors de l'intégration des rapports d'IA au PACS, à savoir la facilité de cette intégration ?

 

Dr Luchs : Oui, exactement. Le plus important, c'est vraiment que les programmes communiquent bien entre eux, parce que parfois, ce n'est pas le cas. Et même si tu penses avoir acheté tout le système et qu'il sera opérationnel dans deux mois ou un mois, six mois plus tard, tout le monde ne l'utilise toujours pas. Donc, oui, c'est logique.

Brian Casey : Dr Rizvi, j'aimerais te parler un peu d'un sujet dont j'ai entendu parler dans le milieu. Il s'agit de l'IA agentielle. Peux-tu nous expliquer ce qu'est l'IA agentielle et ce qu'elle pourrait signifier pour la radiologie ?

 

Dr A. Rizvi: Bien sûr. Si on prend un peu de recul et qu'on réfléchit aux changements de paradigme qu'on a connus en radiologie au cours des dernières décennies, on est passé d'une radiologie essentiellement basée sur le film à un paradigme numérique. Avec ça, la dictée est arrivée, et j'ai l'impression que c'est là où on en est depuis plusieurs décennies.

Si tu y réfléchis du point de vue d'un radiologue, ce que tu vois, c'est à peu près la même interface utilisateur et la même expérience utilisateur, pas vrai ? Tu as une zone de texte, tu dictes, puis, à un moment donné, tu obtiens un rapport que tu signes. C'est un peu comme ça que ça se passe depuis, comme je l'ai dit, plusieurs décennies.

On se dirige maintenant vers un véritable assistant et copilote qui communique avec vous et effectue des tâches à votre place. Par exemple, si je regarde un cas et que je le lis en disant : « OK, il y a un petit épanchement pleural droit », et que j'observe toutes ces choses, l'IA agentique répond : « Oui, j'ai compris. Je l'ai noté dans les conclusions. » Je réponds alors : « OK, peux-tu aussi l'ajouter à l'impression ? » Et elle le fait pour moi tout en m'informant qu'elle est en train de le faire.

Dans ce cas, je n'ai pas besoin de quitter les images des yeux. Normalement, si quelque chose ne communique pas activement avec moi, je dois quand même revenir à un moment donné pour vérifier que tout est bien à sa place. Mais si quelque chose communique avec moi et que je peux lui faire confiance, je n'ai pas besoin de faire ça. La seule chose que j'ai à faire, c'est, une fois mon diagnostic finalisé, de vérifier une dernière fois que tout est correct, de lui dire de signer le rapport, et il le fait.

C'est l'avenir. C'est un paradigme complètement différent de ce qu'on a fait jusqu'à présent. On va le présenter au RSNA, et ce n'est pas un gadget. C'est un vrai produit. Tu pourras l'essayer sur nos stands RamSoft et Rad Pair.

Démonstration vidéo :

« Wingman ici, prêt à passer à l'action. »

« Salut, Wingman, j'ai besoin que tu combines mes deux modèles : le modèle OB supérieur à 14 semaines et le profil biophysique échographique.

« Bien reçu, les modèles ont été combinés. »

« Ajoute aux résultats qu'il y a un pneumothorax de 25 % au niveau de l'apex du poumon gauche, et note ça aussi dans les impressions. »

« Compris, résultat ajouté au rapport et aux impressions. »

« OK, je pense qu'on est bons. On peut signer le rapport. »

« Compris, rapport signé. Terminé. »

 

Brian Casey : Super, cool. J'ai hâte de voir ça à la RSNA. Alors, Dr Rizvi, tu as un petit défi à proposer à notre public en matière de rapport. Peux-tu nous dire de quoi il s'agit ?

Dr A. Rizvi : Oui, voici le défi que je lance à tous les radiologues : allumez votre micro et commencez à lui parler, comme si je vous parlais. Parlez-lui du match de foot. Parlez-lui des élections... enfin, peut-être pas de ça. Mais utilisez un langage normal et voyez ce qui se passe.

Vous remarquerez qu'avec les anciens systèmes de dictée, vous n'obtiendrez qu'un tas de charabia. C'est parce que ces systèmes sont trop adaptés au vocabulaire de la radiologie.

Pourquoi est-ce important ? L'avenir des rapports basés sur l'IA agentique exige que la dictée, c'est-à-dire l'entrée vocale, soit quelque chose qui comprenne le langage naturel, mais qui puisse aussi passer facilement du langage naturel au vocabulaire de la radiologie. Si ce n'est pas le cas, elle ne peut pas faire une grande partie du travail qu'on attend de l'IA agentique.

C'est là que je pense que ce qu'on a créé chez Rad Pair avec Speech Engine 2.0 se démarque. Il est conçu pour relever tous ces défis et permet réellement à l'IA agentique de fournir des solutions pertinentes. J'ai hâte de le montrer à tout le monde à la RSNA.

Brian Casey : Très bien, tout le monde peut essayer ça chez soi, n'est-ce pas ?

Dr A. Rizvi : Oui, absolument.

Brian Casey : Avant de passer aux questions, j'aimerais donner au Dr Luchs l'occasion de conclure. Pour rappel, vous pouvez poser vos questions en utilisant le bouton « Q&A » en bas de votre écran, et nous essaierons de répondre à toutes vos questions lorsque nous ouvrirons la session dans quelques minutes. Dr Luchs, avez-vous des remarques pour conclure ?

Dr Luchs : Oui, merci, Brian. Le Dr Rizvi a dit quelque chose de vraiment intéressant, à propos du concept d'IA basée sur l'agent et de son caractère novateur. C'est tout à fait vrai.

Mais le plus étonnant, encore une fois, c'est que je suis assez vieux pour dire que j'utilisais autrefois un dictaphone. Quand j'utilisais le dictaphone, je parlais à une personne. Ouais, ça était enregistré, ou je parlais à quelqu'un, et je disais exactement ce que le Dr Rizvi vient de décrire :

«Il y a un épanchement pleural, un pneumothorax, une fracture de côte. Oh, il y a une infiltration dans le lobe inférieur droit. Assure-toi de noter ça dans le rapport. Et au fait, le dernier rapport que j'ai fait il y a deux rapports, peux-tu l'inclure aussi ? »

Tout ça faisait partie d'une conversation que tu avais avec quelqu'un. Maintenant, passons à la reconnaissance vocale. Pour ceux de mon âge qui ont utilisé la reconnaissance vocale, il fallait avoir appris à taper au clavier au lycée, ce qui était vraiment utile.

Puis, la reconnaissance vocale s'est améliorée, c'est vrai, mais elle restait désorganisée. Maintenant, avec l'IA agentique, on a l'impression d'avoir bouclé la boucle.

On utilise maintenant cette IA agentique comme le transcripteur avec lequel on discute. C'est comme si on était revenus à simplement parler de ce qu'on voit : décrire les images, parler comme si on s'adressait à un médecin référent.

Et c'est exactement comme ça qu'on a été formés, c'est pour ça qu'on fait ce métier et qu'on l'aime. C'est incroyable qu'on en soit arrivés là. J'ai hâte de commencer à utiliser l'IA basée sur l'agent dès qu'elle sera disponible.

Je pense que ça va changer radicalement la façon dont la radiologie est pratiquée et nous ramener à une époque où les radiologues pouvaient vraiment se concentrer sur leur métier.

Brian Casey : Ouais, l'avenir s'annonce vraiment passionnant. Voilà une excellente conclusion. On est maintenant prêts à répondre à vos questions. Donnez-nous une seconde pour nous installer et on revient tout de suite. N'oubliez pas que vous pouvez utiliser le bouton « Q&A » en bas de votre écran pour poser vos questions, et nous reviendrons tout de suite.

 

On est de retour. On a déjà quelques questions. Dr Rizvi, j'aimerais vous poser la première question. En tant que radiologue, est-ce que je peux utiliser une combinaison de rapports générés par l'IA et de mes modèles historiques préférés avec ce que vous avez montré ?

 

Dr A. Rizvi : Oui, tout à fait. On a mis au point un système qui inclut tous les modèles standardisés déjà intégrés, mais tu n'es pas obligé de te limiter à nos modèles. Tu peux tout à fait utiliser les tiens, et il existe des méthodes très simples pour les ajouter.

Tu peux le faire au niveau utilisateur ou utiliser le panneau d'administration backend, qui permet aux administrateurs de personnaliser et d'ajouter des modèles pour chaque radiologue.

Dans cette nouvelle ère, on considère les modèles comme un guide pour l'IA, essentiellement des instructions sur l'emplacement des éléments. C'est comme ça qu'on définit les modèles pour l'instant.

Brian Casey : On a une question de Trent :

Que se passe-t-il si le patient fait partie d'un programme de dépistage du cancer du poumon et que tu veux suivre les directives Lung-RADS plutôt que celles de Fleischner ? Ce produit peut-il reconnaître le patient comme un patient soumis à un dépistage du cancer du poumon et suggérer des directives basées sur les antécédents du patient dans le PACS EMR ?

Dr A. Rizvi : Oui, c'est possible. Toutes ces directives sont intégrées au système. Qu'il s'agisse de Lung-RADS, BI-RADS ou TI-RADS, toutes les directives de l'ACR sont incluses.

Vous pouvez choisir la directive que vous souhaitez utiliser, et s'il s'agit d'un cas de dépistage et qu'il est mentionné comme tel, nos algorithmes d'IA le détermineront et choisiront automatiquement la classification et la directive appropriées.

 

Brian Casey : Très bien, parfait. Vijay, j'aimerais te poser la question suivante.

Quelles sont les améliorations dont bénéficieront les administrateurs PACS et le personnel informatique grâce au générateur de rapports intégré à PowerServer ?

 

Vijay Ramanathan : Bien sûr, il y a quelques améliorations clés.

L'un des principaux avantages, c'est que ça devient beaucoup plus facile de gérer les modèles avec les rapports basés sur l'IA, parce qu'on a besoin de moins de modèles. Avant, il fallait des modèles pour chaque cas.

Avec les rapports basés sur l'IA, l'IA est assez intelligente pour gérer la plupart des cas avec un seul modèle par type d'étude, sans avoir besoin de créer des modèles pour chaque petite variation. Par exemple, une étude normale avec de petites variations nécessitait auparavant son propre modèle ou sa propre macro. Désormais, l'intelligence de l'IA élimine le besoin d'une personnalisation aussi fine.

 

C'est une aide précieuse pour les administrateurs PACS et les directeurs médicaux, car moins de modèles signifie une gestion beaucoup plus simple. La gestion d'un grand nombre de modèles peut devenir un véritable casse-tête, et cette amélioration simplifie considérablement le processus.

Je pense que le Dr Luchs voudra peut-être commenter ce point, car la gestion d'un grand nombre de modèles peut en effet être assez difficile.

Dr J.S. Luchs : Oui, je suis tout à fait d'accord. Tu sais, tout le monde veut ses propres modèles. Les gens veulent toujours leurs propres modèles, exactement comme ils les veulent, et ça peut rendre la tâche beaucoup plus difficile pour l'équipe informatique.

Et si tu n'as pas à t'occuper de ça, ou si quelque chose est déjà intégré, ou si tu utilises une IA qui va créer tes modèles à ta place, ça va vraiment faciliter la tâche de l'équipe.

Brian Casey : Ouais. Dr Luchs, tu peux nous parler un peu des délais d'exécution ? Tu as parlé tout à l'heure d'épuisement professionnel et d'efficacité, et de ce genre de choses en matière de délais d'exécution, qui sont un indicateur réel utilisé pour évaluer les radiologues. Quels sont les avantages d'une solution combinée PACS et de reporting en termes de délais d'exécution ? Est-ce que ça te permet de produire des rapports plus rapidement ?

Dr J.S. Luchs : Ouais, quand tout est intégré et que, comme je le disais tout à l'heure, les systèmes communiquent entre eux et fonctionnent bien ensemble, ça facilite beaucoup le travail du radiologue.

Si les données se chargent plus vite, si le système se charge immédiatement et qu'on n'a pas besoin d'attendre qu'un autre programme s'ouvre ou démarre après avoir cliqué sur quelque chose, ça a un impact sur les délais d'exécution. Le temps de traitement ne devrait pas dépendre de ce que font les ordinateurs. Il devrait dépendre de toi, en tant que radiologue, de la longueur de ton rapport et du temps qu'il te faut pour le lire.

Le fait d'avoir deux systèmes intégrés qui fonctionnent très bien ensemble améliore vraiment le temps de traitement.

En plus, ça facilite l'intégration, parce que si tu as un système et que tu veux en acheter un autre, tu dois t'assurer qu'ils sont compatibles, au moins qu'ils communiquent entre eux. Ça ralentirait aussi la transition vers un système de reconnaissance vocale basé sur l'IA. Donc, c'est avantageux à tous les niveaux.

Brian Casey : Très bien. On a une question de Christian dans le public. Dr Rizvi, est-ce que je peux entraîner l'IA avec des phrases spécifiques que les radiologues utilisent dans leurs rapports ?

Dr A. Rizvi : Ouais, ils font peut-être référence à des macros ou à d'autres trucs que tu pourrais dire. Et oui, toutes les fonctionnalités généralement utilisées par les radiologues, comme les expressions courantes que tu utilises, par exemple « macro ceci », « macro cela », peuvent toujours être utilisées dans la transcription.

Tu peux créer ces macros dans notre système. Tu peux les télécharger à partir d'autres systèmes. Elles peuvent donc toutes être utilisées dans notre système.

Brian Casey : D'accord. Une autre question de Carl. Est-ce que les données DICOM SR (qui sont, je crois, des rapports structurés DICOM) peuvent être automatiquement intégrées dans le rapport radiologique, surtout dans certaines parties du rapport ?

Dr A. Rizvi : Ouais, c'est probablement l'une des fonctionnalités les plus cool qui va arriver, je vais te donner un petit aperçu. Si tu reçois des données SR structurées, ce qui est génial avec l'IA générative, c'est que tu n'as pas besoin de les mapper dans des champs individuels. Si tu as bien entraîné les modèles, et c'est le cas chez Rad Pair, ils peuvent simplement les prendre telles quelles et les insérer dans n'importe quel modèle, à condition qu'il y ait une section prévue à cet effet.

Par exemple, si tu as une section intitulée « informations sur le sable rénal » provenant de la SR pour les bourgeons du rein gauche ou droit, elles seront simplement placées au bon endroit. Tu n'as même pas besoin de faire une grande partie du mappage.

Maintenant, ce qui est vraiment cool, c'est quand on passe au multimodal et qu'on commence à regarder les images et les données récapitulatives réelles provenant des échographies et à les extraire automatiquement.

C'est ce qu'on appelle la mise en cache des rapports. Tout comme le concept de mise en cache des images, où les images sont déjà chargées lorsque tu ouvres un dossier, la mise en cache des rapports précharge tous tes éléments de données, qu'il s'agisse de classificateurs d'images multimodales, de données SR ou de métadonnées provenant du système.

Lorsque tu ouvres ce dossier, tout est là, à ta disposition. À ce stade, si tu veux ajouter quelque chose, tu peux le faire, mais si le dossier est déjà terminé, il te suffit de cliquer sur « Signer » et tu as terminé. Cela permet de gagner énormément de temps.

Brian Casey : Oui, c'est certain. J'ai une question de Luke. La solution intégrée RamSoft Rad Pair peut-elle déterminer les antécédents pertinents d'un patient dans RamSoft Patient Explorer et insérer les dates et les descriptions de ces antécédents dans la section « Comparaison » du rapport ? Si ce n'est pas le cas, ce niveau d'intégration est-il prévu ?

Vijay Ramanathan : Oui, c'est tout à fait la prochaine étape de l'intégration en cours : pouvoir capturer automatiquement les données antérieures afin qu'elles n'aient pas besoin d'être dictées. Habituellement, un radiologue dicte les informations des examens antérieurs qu'il a effectivement consultés, mais tout cela pourrait être fait automatiquement.

C'est tout à fait en cours.

Brian Casey : Voici une question intéressante. Au cours de l'année dernière, on a eu deux cas de panne totale de connexion Internet pendant plusieurs heures, ce qui a rendu impossible l'utilisation des applications de radiologie. Est-il possible de continuer à utiliser votre application lorsque cela se produit, par exemple en cas de catastrophe ou de cyberattaque ?

Vijay Ramanathan : Normalement, en matière de connexion Internet, on recommande de disposer d'une solution de secours et d'une procédure en cas de panne. Aujourd'hui, la solution de secours la plus appropriée est la connexion cellulaire.

Par exemple, la plupart d'entre nous avons des téléphones avec une connexion 5G, ce qui est largement suffisant pour les scénarios de sauvegarde en cas de panne de la connexion Internet principale.

Pour garantir que les radiologues puissent continuer à travailler pendant une panne d'Internet, il est très utile de disposer d'une solution basée sur le cloud. Les solutions basées sur le cloud continuent de fonctionner même en cas de perturbation sur un site particulier.

Si la connexion est perdue à un endroit, les radiologues peuvent travailler à distance depuis un autre endroit ou depuis leur domicile. Cette flexibilité est l'un des gros avantages des systèmes basés sur le cloud.

Dr J.S. Luchs : Ouais, c'est pareil que ce que Vijay a dit. On utilise RamSoft depuis plus de dix ans, et le fait d'avoir un PACS basé sur le cloud facilite grandement le maintien de nos activités en cas de coupure de courant ou de panne Internet soudaine.

Par exemple, on peut rapidement passer à un hotspot mobile et continuer à travailler sans avoir à redémarrer notre système PACS ou d'autres équipements.

La cybersécurité est également extrêmement importante, et on fait entièrement confiance aux mesures de sécurité robustes de RamSoft. C'est phénoménal.

Brian Casey : Très bien. Dr Rizvi, est-ce qu'il y a moyen de modifier le modèle, par exemple pour ajouter une section sur les corrélations cliniques ? Et si certaines sections sont laissées vides, est-ce que le radiologue qui fait l'interprétation ajoute des informations ou est-ce que ça peut être finalisé ?

Dr A. Rizvi : Les modèles sont entièrement modifiables. Tu peux ajouter des sections ou faire toutes les modifications que tu veux.

Si une section est complètement vide, tu dois indiquer au système ce qu'il faut mettre à cet endroit. Mais s'il y a déjà des phrases normalisées dans ces sections, notre système est assez intelligent pour repérer les contradictions et remplacer les infos obsolètes par le contenu mis à jour que tu fournis.

Brian Casey : Question de Paolo : Est-ce qu'on peut utiliser cet outil avec PowerScribe ?

Dr A. Rizvi : Rad Pair est une solution complète de reporting. Elle inclut toutes les fonctionnalités des anciens systèmes de reporting, plus le reporting génératif basé sur l'IA, les classifications et les fonctionnalités d'IA agentielle dont on a parlé.

On la voit plus comme un remplacement des anciens systèmes de reporting que comme un simple ajout.

Brian Casey : Question de Brad : Avec la popularité croissante des modèles linguistiques à grande échelle (LLM), comment Rad Pair se démarque-t-il des autres solutions utilisant les LLM ? Est-ce la vitesse, la précision, l'intégration ou tout ça à la fois ?

Dr A. Rizvi : On se voit comme une révolution dans le domaine des rapports, pas juste comme une amélioration progressive.

Depuis toujours, les systèmes de rapports ont évolué petit à petit au fil des décennies, mais l'interface utilisateur et l'expérience utilisateur sont restées à peu près les mêmes : des zones de texte, des rapports dictés et des modifications manuelles. Même les entreprises qui utilisent les LLM se concentrent surtout sur des améliorations mineures du flux de travail existant.

Chez Rad Pair, on adopte une approche différente. On vise à changer complètement le paradigme en créant une expérience de communication naturelle. L'objectif est que Rad Pair disparaisse en arrière-plan afin que les radiologues passent plus de temps à se concentrer sur les images et moins de temps sur le système de reporting.

C'est là où on va, et c'est comme ça qu'on se différencie.

Brian Casey : C'était la fonctionnalité Wingman, c'est ça ?

Dr A. Rizvi : Oui, exactement. Wingman, c'est l'avenir des rapports radiologiques : une communication naturelle et fluide.

Brian Casey : Quand est-ce qu'on pourra voir quelque chose comme Wingman ?

Dr A. Rizvi : Vous pourrez le voir et l'utiliser au RSNA. Ce n'est pas juste un concept ou un gadget, c'est un produit pleinement fonctionnel. Dès que le RSNA sera terminé, vous pourrez l'acheter.

Brian Casey : C'est incroyable. Donc, Dr Rizvi, il semble qu'au départ, l'IA en radiologie se concentrait principalement sur l'analyse des images et la mise en évidence des zones suspectes. Mais récemment, l'attention s'est beaucoup déplacée vers les solutions de reporting. Pourquoi à ton avis ?

Dr A. Rizvi : C'est parce que les radiologues passent beaucoup de temps à rédiger des rapports, ce qui est un travail qui n'apporte pas vraiment de valeur ajoutée.

Le vrai travail d'un radiologue, c'est d'analyser les images et de poser un diagnostic, pas de rédiger des rapports. Mais le processus de création du rapport est nécessaire et ne peut pas être évité.

L'IA pixel, ou les classificateurs d'images, est utile et accélère le diagnostic en signalant les zones d'intérêt. Mais supprimer la charge de travail liée à la rédaction manuelle des rapports a un impact encore plus important sur le flux de travail quotidien d'un radiologue. Des solutions comme la nôtre visent à éliminer complètement cette tâche sans valeur ajoutée.

Brian Casey : Dr Luchs, pensez-vous que la véritable valeur de l'IA réside davantage dans l'aide à la rédaction des rapports que dans l'analyse des pixels ?

Dr J.S. Luchs : Je pense que c'est un peu les deux.

Les programmes d'IA qui aident à identifier les résultats sur les images peuvent légèrement accélérer le processus, mais vous analysez toujours les images vous-même. L'IA générative pour les rapports, par contre, élimine la partie non médicale du boulot.

Elle permet aux radiologues de se concentrer sur la radiologie et les aspects cliniques de leur travail plutôt que sur les aspects administratifs. Elle accélère le processus, améliore la précision et nous permet de mieux prendre soin des patients.

Brian Casey : Si les radiologues gagnent du temps sur les rapports, à quoi penses-tu qu'ils consacreront ce temps ?

Dr J.S. Luchs : Il sera probablement consacré à ce qu'on fait déjà : lire plus d'examens d'imagerie par jour, analyser les examens plus en détail ou discuter davantage avec les médecins traitants.

Au final, on passera des tâches administratives à des activités plus centrées sur le patient, ce qui est exactement ce qu'il faut.

Brian Casey : Vijay, qu'en penses-tu ? Entre l'IA pour l'analyse des pixels et l'IA pour la rédaction des rapports, laquelle est la plus importante pour les radiologues ?

Vijay Ramanathan : Je ne pense pas qu'il faille choisir l'un ou l'autre, on a besoin des deux.

L'IA pixel aide les radiologues à diagnostiquer des pathologies qui ne sont pas forcément visibles sur les images seules. L'IA pour les rapports, quant à elle, accélère la création des rapports.

Ces solutions répondent à différents défis dans le domaine, notamment la pénurie de radiologues et la nécessité de réduire les délais d'exécution. Ensemble, elles améliorent la productivité et permettent aux radiologues de se concentrer sur ce qui compte vraiment : les soins aux patients.

Brian Casey : C'est tout à fait logique. On arrive à la fin de notre entretien, mais j'ai encore quelques questions techniques à propos de Rad Pair.

Dr Rizvi, Rad Pair a-t-il besoin d'une autorisation ou d'un agrément de la FDA pour être utilisé en téléradiologie ?

Dr A. Rizvi : Non, ce n'est pas nécessaire. Même si on parle beaucoup des réglementations potentielles pour les LLM, Rad Pair n'a pas besoin de l'approbation de la FDA pour le moment.

Brian Casey : Y a-t-il des études qui quantifient les améliorations en termes de délais d'exécution ou de métriques de production des rapports ?

Dr A. Rizvi : C'est encore tout nouveau, mais on bosse avec une université sur un livre blanc. On aura peut-être des données préliminaires pour la RSNA.

Brian Casey : Vous avez l'intention d'étendre Rad Pair au Royaume-Uni, où ce sont les radiographes qui lisent les images ?

Dr A. Rizvi : Oui, on a des partenaires internationaux. Si vous allez à la RSNA, passez à notre stand pour discuter d'éventuels partenariats.

Brian Casey : C'est super. Pour rappel, le RSNA aura lieu dans quelques semaines. Dr Rizvi, vous avez indiqué où les gens peuvent voir Rad Pair au RSNA. Pouvez-vous nous rappeler l'emplacement de votre stand ?

Dr A. Rizvi : Bien sûr ! Nous serons dans la section IA, au stand 4918. Venez voir RadPair en action et discuter avec nous.

Brian Casey : Super. Dr Luchs, Premier Radiology Services aura-t-il aussi un stand au RSNA ?

Dr J.S. Luchs : Oui, on sera dans la zone Recruiters Row, hall sud, stand 1139. On a hâte de vous voir là-bas.

Brian Casey :Vijay, où les participants peuvent-ils trouver RamSoft au RSNA ?

Vijay Ramanathan : On sera dans le hall nord, stand 6513. On sera ravis de vous rencontrer et de discuter de nos solutions.

Brian Casey : Parfait. Dr Rizvi, j'ai cru comprendre que vous aviez une super nouvelle à nous annoncer avant de conclure ?

Dr A. Rizvi : Oui, on vient d'apprendre que Rad Pair a remporté le prix du meilleur nouveau fournisseur de l'année 2024 décerné par Aunt Minnie. On est super fiers de notre équipe et reconnaissants envers nos partenaires comme RamSoft et Premier Radiology Services qui ont rendu ça possible.

Brian Casey : Félicitations ! C'est une réussite impressionnante et une reconnaissance bien méritée pour le travail que vous faites.

Dr J.S. Luchs : Félicitations, Dr Rizvi. Bravo.

Vijay Ramanathan : C'est génial, bravo à toi et à ton équipe !

Brian Casey : Je voudrais remercier le Dr Jonathan Luchs de Premier Radiology Services, Vijay Ramanathan de RamSoft et le Dr Rizvi de Rad Pair pour cette discussion passionnante.

Dr J.S. Luchs : Merci de nous avoir invités.

Vijay Ramanathan : Merci.

Dr A. Rizvi : Merci beaucoup pour cette opportunité.

Brian Casey :Et un grand merci à tous ceux qui ont participé aujourd'hui. C'était le premier webinaire Imaging Wire, et on est ravis de la participation. N'oubliez pas de passer au RSNA pour découvrir toutes les technologies géniales dont on a parlé aujourd'hui.

C'est tout pour Imaging Wire, je suis Brian Casey.