Les aspects juridiques de l'Intelligence Artificielle en santé

picto-calendar
6 avril, 12h-13h (heure suisse)

picto-badge
Prof. Philippe Ducor
Avocat et médecin spécialiste en médecine interne FMH
Professeur à la Faculté de droit de l'UNIGE


Les considérations légales de l'utilisation de l'IA en médecine seront évoquées lors de ce webinaire. Qui est responsable en cas d’erreur impliquant un diagnostic assisté par l'IA ? Le médecin a-t-il l’obligation d’utiliser un algorithme éprouvé dans sa discipline ? Un médecin peut-il déroger à la recommandation de l’algorithme ? Si une IA est supérieure à l'humain sur certaines problématiques et que le patient refuse son utilisation, peut-il ensuite faire un recours s'il estime finalement la prise en charge sous-optimale ? Avec le temps un algorithme peut devenir moins performant. Le fournisseur ou le centre de radiologie sont-ils tenus par la loi de monitorer les performances et de prendre des mesures correctives si besoin ? A qui appartiennent les données de santé du patient ? Peuvent-elles être vendues?

Les aspects financiers de l'Intelligence Artificielle en santé

picto-calendar
18 mai, 12h-13h (heure suisse)

picto-badge
Abdelaziz Amraoui
Entrepreneur dans le domaine de la santé,
Ex-membre du comité exécutif du Groupe Assura


L'Intelligence Artificielle (IA) est de plus en plus présente en médecine et notamment en radiologie. Ce webinaire évoquera les considérations économiques de l'utilisation de l'IA en médecine.

Quel est l’impact sur les coûts de la santé ?
Qui va payer l’utilisation de l’IA: l’assurance ? le patient ? le centre de radiologie ?

picto-calendar

L'impact de l'Intelligence Artificielle dans la vie professionnelle du TRM

picto-calendar
15 juin, 12h-13h (heure suisse)
 

picto-badge
 Jean-Daniel Fardel
Responsable TRM, 3R 


picto-badge
 Benoît Dufour 
 T
RM et responsable projets, 3R 


L'implémentation des outils d’Intelligence Artificielle (IA) en imagerie médicale modifie le travail des radiologues, mais également l’activité des  techniciens en radiologie médicale (TRM).

Comment la profession a accueilli ces nouveautés ?
L’accompagnement et la formation ont-ils été à la hauteur ?
Existe-t-il une différence significative entre la perception que la profession avait avant l’utilisation de ces outils et la réalité ?
Quels indicateurs de performance à retenir en pratique pour l’impact de l’IA sur le travail du TRM ?

picto-calendar

L'impact de l'Intelligence Artificielle sur le cancer radio-induit

picto-calendar
28 septembre, 12h-13h (heure suisse)

picto-badge
Dr Sc. Damien Racine     
Physicien médical en imagerie, CHUV


picto-badge
 Federica Zanca   
Responsable R&D, 3R


picto-badge
 Dr Hugues Brat  
Radiologue FMH et directeur général, 3R
 


L’Intelligence Artificielle (IA) en radiologie ne concerne pas que l’analyse d’image. Au scanner par exemple, la reconstruction d’image par apprentissage profond permet d’obtenir une qualité d’image optimisée avec une dose plus faible que par un passé récent.

Alors qu’une part non négligeable de l’exposition globale de l’homme aux rayonnements ionisants est secondaire à l’imagerie médicale, quel impact cela peut-il avoir sur la population, notamment en terme d’incidence sur les cancers radio-induits ?

picto-calendar

Les promesses de l'intelligence Artificielle en radiologie: premier bilan

picto-calendar
cours reporté à une date ultérieure

picto-badge
 Federica Zanca   
 
Responsable R&D, 3R


picto-badge
 Dr Benoît Rizk
 Radiologue FMH et directeur médical, 3R
 

Si l’Intelligence Artificielle (IA) a fait une entrée fracassante en imagerie médicale avec la promesse funeste de remplacer rapidement les radiologues, le constat de l’utilisation de la première génération d’outils d’IA disponibles est tout autre.

Comment déchiffrer le vrai du faux des promesses des vendeurs de logiciels d’IA en radiologie ?
Comment évaluer une application dans sa pratique clinique de radiologue sur les données de nos propres patients ?
Quels indicateurs de performance peut-on développer dans son environnement clinique local ?

Exemples d'utilisation clinique de l'Intelligence Artificielle

picto-calendar
7 décembre 12h-13h (heure suisse)

picto-badge
 Dr Ulysse Donval
 
Médecin urgentiste, CHU Pontchaillou de Rennes

  


Si l’implémentation et l’utilisation des outils d’IA modifient la pratique des radiologues, l’accessibilité des résultats de ces algorithmes aux cliniciens n’est pas sans conséquence. Des médecins évoquent par quelques cas cliniques leur retour d’expérience sur ces nouveautés.

Le parcours de soin du patient est-il parfois modifié par le résultat d’une application d’IA avant l’interprétation du radiologue ?
N’y-a-t-il pas un risque de faire trop confiance à l’algorithme au détriment de son propre jugement ?
Si le radiologue et l’IA ne sont pas d’accord, qui croire ?



Replay - Cycle de formations en ligne 2021

Afin de comprendre et discuter de leurs implications ainsi que de leur utilisation clinique, 3R a proposé un premier cycle de 6 formations interactives, en libre accès, dédiées à l'IA et l'imagerie médicale pour les professionnels de la santé. Tous les replays des cours sont disponibles ici



×