Le PACS comme dépôt de données

Aujourd’hui déjà, le volume de données en radiologie est énorme. Alors qu’un examen de la tête ne nécessitait que 25 images il y a 20 ans, il faut aujourd’hui compter entre 120 et 5 000 images. Cela augmente potentiellement la qualité des résultats, mais amène les radiologues aux limites de leurs capacités en termes de temps et de durée d’attention. Si l’on ajoute à cela les données non radiologiques pertinentes pour les résultats et celles issues de l’IA, la gestion des informations – une tâche essentielle en radiologie dans le cadre du processus de soins – devient un véritable défi.

Un défi qui ne pourra être résolu à long terme qu’à l’aide de logiciels intelligents. Aujourd’hui déjà, les radiologues sont de plus en plus considéré·e·s comme des courtiers en données médicales, qui distribuent les informations importantes pour les soins aux services cliniques correspondants. Pour pouvoir le faire consciencieusement, ils/elles doivent également être en mesure de lire, de comprendre, d’analyser et de communiquer les données. Pour garder l’exemple : Il faut un dépôt de données numériques qui structure les informations existantes, les assemble, y applique un prétri et les rend lisibles afin que le service de radiologie puisse remplir sa mission.

Réunir l’image et le résultat

À l’avenir, notre PACS JiveX Enterprise devrait constituer encore davantage un tel dépôt. Notre objectif stratégique est le suivant : les images et autres informations liées au cas – issues de la médecine nucléaire, des systèmes d’intelligence artificielle ou d’ailleurs – doivent être rassemblées et affichées dans le PACS de manière à ce que les radiologues soient appuyé·e·s dans leur travail par des connaissances supplémentaires utiles lors du processus de diagnostic. Qui plus est, les images radiologiques, les résultats d’examens non radiologiques et les évaluations de l’IA doivent être reliés au résultat final.

Et même si la liaison elle-même a lieu dans JiveX, les données supplémentaires utiles pour l’interprétation des résultats n’y sont pas générées. Du moins, pas nécessairement. L’exemple de l’IA illustre très bien cette interaction. Pour l’utilisation de l’IA dans le cadre de l’évaluation des résultats radiologiques, nous misons sur l’étroite coopération de fournisseurs spécialisés dont les logiciels sont intégrés si profondément dans JiveX qu’un échange automatique d’images et de résultats est possible. Concrètement, les clichés radiologiques sont envoyés directement depuis le PACS à l’IA, qui renvoie à son tour automatiquement ses résultats à JiveX. Là, elles sont intégrées directement dans l’image disponible pour l’interprétation des résultats, en fonction de leur utilité. Cela permet par exemple d’attirer l’attention du ou de la radiologue sur les résultats disponibles dès qu’il ou elle ouvre un examen. Cela accélère le processus d’interprétation des résultats et pourrait le rendre plus sûr, car le risque d’omettre un élément est considérablement réduit par l’IA.