Révolutionner le diagnostic avec l’IA : un exemple concret
L’intelligence artificielle (IA) est aujourd’hui au cœur des discussions en santé. Des expressions comme « diagnostics assistés par l’IA » ou « révolutionner la santé avec l’IA » dominent le secteur, reflétant l’essor des investissements dans ces innovations. Cependant, tous les projets d’IA ne se valent pas et ne génèrent pas forcément d’impact concret sur le terrain.
Certains outils sur-mesure, en revanche, offrent des résultats tangibles. Un exemple marquant est la collaboration entre 3R, un réseau suisse d’imagerie médicale, et Incepto, une scale-up européenne spécialisée dans l’IA appliquée à l’imagerie médicale. Ensemble, ils ont co-développé KEROS, une solution d’IA dédiée à l’IRM du genou, qui assiste les radiologues dans l’interprétation des images, la prise de mesures et la génération automatique d’un compte-rendu prérempli. La toute dernière version de KEROS a récemment obtenu le marquage CE, validant ainsi ses performances cliniques et le succès du co-développement entre Incepto et 3R.
Une étude collaborative en cours montre déjà une réduction d’environ 30 % du temps d’interprétation et de rédaction des comptes-rendus grâce à KEROS. Cet outil permet aux radiologues de gagner un temps précieux, leur offrant ainsi la possibilité de se concentrer davantage sur les cas complexes.
L’intégration de l’IA en radiologie représente un levier majeur d’innovation et d’efficacité. Cette étude sur le gain de temps démontre comment l’IA peut alléger la charge administrative et optimiser les flux de travail. KEROS incarne une avancée significative, facilitant l’accès au diagnostic et permettant aux radiologues de prioriser les cas les plus complexes, tout en réduisant le temps de traitement et en améliorant la prise en charge des patients.
Intégrer efficacement l’IA pour stimuler l’innovation et l’optimisation
D’autres initiatives illustrent l’intégration réussie de l’IA dans l’amélioration des flux de travail cliniques. L’optimisation du parcours patient à l’hôpital universitaire de Rennes, grâce à BoneView de Gleamer, en est un exemple. Cet outil d’IA a permis une réduction de 27 % de la durée de séjour des patients souffrant de fractures en optimisant le triage aux urgences, sans générer d’imagerie de suivi superflue (Étude indépendante, 2022).
De même, la solution d’IA pour la mammographie Transpara de ScreenPoint s’intègre efficacement aux flux de travail radiologiques en attribuant des scores de risque et en générant des rapports automatisés. Une étude (van Winkel et al., European Radiology, 2021) a montré que 70 % des examens de dépistage sont à faible risque, et l’IA permet ainsi une réduction de 26 % du temps de lecture de ces examens, libérant du temps pour les radiologues afin de se consacrer aux cas plus complexes.
Ces exemples démontrent la capacité de l’IA à accroître l’efficacité clinique tout en bénéficiant à la fois aux professionnels de santé et aux patients.
3R & l’IA : Transformer le quotidien des radiologues
Chez 3R, l’un des principaux objectifs est de créer un environnement de travail innovant pour les radiologues, où les technologies de pointe viennent optimiser leurs pratiques quotidiennes. En intégrant l’IA dans leurs flux de travail, les radiologues peuvent se recentrer sur leur expertise principale : l’interprétation des cas complexes et la recherche clinique. Des solutions comme KEROS réduisent la charge administrative en automatisant des tâches chronophages telles que la rédaction de comptes-rendus. Cette simplification du processus libère du temps pour que les radiologues se concentrent sur des examens plus stratégiques et à plus forte valeur ajoutée.
En supprimant certains goulets d’étranglement dans le flux de travail, l’IA facilite un accès plus rapide aux résultats d’examen, ce qui améliore à la fois la satisfaction des radiologues et la qualité des soins. En intégrant des solutions innovantes, 3R se positionne ainsi en leader de l’innovation radiologique.
Conclusion : une IA au service des radiologues et des patients
Si l’IA est un buzzword dans de nombreux secteurs, son impact concret en santé ne peut être sous-estimé. En radiologie, elle améliore l’efficacité des diagnostics, optimise les processus et influence positivement les résultats cliniques. L’exemple de 3R et Incepto illustre comment une collaboration bien pensée peut transformer les pratiques médicales et maximiser les bénéfices de l’IA.
Aujourd’hui, 30 % des examens réalisés chez 3R sont traités par une IA, ce qui permet aux radiologues de gagner 5 % de leur temps. D’ici 2027, l’objectif est de porter ce gain de temps à 30 %, offrant ainsi aux radiologues la possibilité de se consacrer davantage aux études avancées et d’améliorer l’accès aux soins.
Avec une présence dans les hôpitaux en France, en Espagne et en Allemagne, Incepto démontre la portée et l’efficacité de l’IA en santé. L’avenir de l’IA en radiologie inclut notamment l’intégration de modèles de langage (LLM) pour la rédaction des comptes-rendus. Tango, la toute dernière innovation d’Incepto, repose sur cette technologie pour fluidifier la dictée des rapports, proposer des modèles standardisés et générer des conclusions automatiques intégrant à la fois les analyses de l’IA et les commentaires du radiologue. En combinant IA générative et modèles de langage, Tango réduit encore davantage le temps administratif des radiologues, leur permettant ainsi de se consacrer aux cas complexes et d’accélérer le traitement des patients. 3R et Incepto poursuivent leur mission commune de développement de solutions certifiées CE, avec pour ambition de repousser sans cesse les limites de l’innovation et d’améliorer le quotidien des radiologues et des patients.
L’avenir s’annonce prometteur, alors que l’IA continue de révolutionner l’imagerie médicale et d’élever la profession radiologique à un niveau inédit.
***
AI-Driven Innovation: 3R and Incepto Co-Develop a Knee MRI Diagnostic Tool and Optimize the Radiological Workflow
Revolutionizing Diagnostics with AI: A Real-World Example
In today’s healthcare landscape, artificial intelligence (AI) has become a central focus. Phrases like “AI-enabled diagnostics” and “revolutionizing healthcare with AI” dominate industry discussions, reflecting the growing investment in AI innovations. While general-purpose AI applications have garnered attention globally, not all AI investments are created equal and do not all necessarily lead to real-world outcomes.
That said, there are tailored healthcare solutions driving tangible results. A remarkable example yielding real-world outcomes is the collaboration between 3R, a Swiss imaging network, and Incepto, a European medical imaging AI scale-up. Incepto and 3R worked together to co-develop KEROS, an AI solution for knee MRI that assists radiologists with image interpretation, measurements, and automatically generates a pre-filled report. KEROS’s most recent version recently earned the CE-marking, validating KEROS’s clinical performance and Incepto and 3R’s co-development efforts. An ongoing, collaborative study currently estimates an ~30% reduction in interpretation and report writing time with KEROS. KEROS’s capabilities help radiologists save significant time and give them additional time to spend on more complex cases.
The adoption of AI within radiology has the potential to drive both innovation and efficiency in clinical workflows. The ongoing time-gain study demonstrates how AI integration can streamline workflows and reduced administrative burdens, setting the stage for broader post-market surveillance of AI’s impact and efficacy. With its intuitive design and measurable impact, KEROS exemplifies how AI can shift the diagnostic landscape toward greater efficiency, which ultimately serves patients by allowing radiologists to prioritize more complex cases, reduce case completion time, freeing up time for radiologists to see more patients.
Effectively Integrating AI to Drive Innovation and Effectiveness
Another example of effective AI integration that drives innovation and efficiency includes workflow optimization with Gleamer’s tool, BoneView at Rennes University Hospital. Rennes University Hospital, a large research hospital in the northwest of France, implemented workflow changes in the emergency department (ED) by leveraging BoneView as a preliminary triage. Rennes University Hospital streamlined the ED patient pathway and reduced the number of steps patients followed. Rennes University Hospital saw a 27% reduction in length of stay for patients with fractures and did not find cases with unnecessary follow-up imaging (Independent Study, 2022).
Additionally, ScreenPoint’s mammography AI solution, Transpara, has proven clinical performance and is used concurrently to help radiologists within their current workflow. Transpara assigns region scores, an overall exam risk score, and creates a radiological report, resulting a 26% reduction in reading time for low-risk exams (~70% of screening population results are low exam risk) (van Winkel et al. 2021, European Radiology ). These examples illustrate AI’s ability to amplify clinical efficiency and unlock new levels of efficiency that benefit the organization and the patient.
3R & AI: Transforming the Radiologist’s Workplace
For institutions like 3R, one of the key goals has been to create a more innovative workplace for radiologists, where cutting-edge tools empower their radiological teams. By integrating AI into daily workflows, radiologists can focus on their core expertise—interpreting complex studies and advancing clinical research. AI solutions like KEROS free up radiologists by automating time-consuming administrative tasks, such as typing and report generation. This reduction in routine “chores” allows radiologists to dedicate more time to intellectually demanding work.
AI has played a pivotal role in removing roadblocks within the radiologist’s workflow. By streamlining processes and facilitating quicker access to insights, these tools help radiologists concentrate on advanced cases. This not only increases job satisfaction but also positions institutions like 3R as pioneers in fostering innovation and excellence in radiology.
Conclusion
While AI remains a buzzword across industries, its potential for positive and tangible impacts in healthcare cannot be overstated. Diagnostic workflows, efficiency metrics, and patient outcomes have all benefited from AI’s strategic implementation. Institutions like 3R demonstrate how effective partnerships—such as their collaboration with Incepto—can yield results that transform clinical environments.
At 3R, AI currently processes 30% of their images and helps radiologists save 5% of their time. By 2027, 3R aims to have AI saving 30% of radiologists’ time. This significant time savings will allow radiologists to focus on advanced studies, enhance patient care, and apply healthcare resources more effectively. By enabling generalists to perform at expert levels and freeing experts to innovate further, AI is set to redefine the boundaries of healthcare, especially at 3R.
With a presence across hospitals in France, Spain, and Germany, Incepto’s innovations underscore the broad applicability and success of AI in healthcare. For Incepto, the next step in AI applications in radiology is large language model (LLM)-powered reporting. Their most recent product, Tango, leverages LLMs to streamline reporting and close the image acquisition to report finalization loop. Tango enables radiologists to dictate while looking directly at the images, populate a standardized report template, and generate auto-conclusions that combine the AI findings and radiologists’ additional commentary. The combination of generative AI and LLMs in radiology help radiologists save administrative time and free up more time to spend on more complex cases and/or process more cases. Both 3R and Incepto continue to work together to co-develop CE-marked solutions like KEROS and continue to push the boundaries in innovating, all with the ultimate goal to better serve radiologists and patients. An exciting future lies ahead, as AI continues to enhance diagnostics and elevate the radiology profession globally.
Renseignements complémentaires :
Groupe 3R:
Benoît Rizk, Chief Medical Officer, +41 78 708 07 59, benoit.rizk@grouper3r.ch
Sergey Morozov, Head of R&D, +41 79 830 14 24, sergey.morozov@groupe3r.ch
Incepto:
Maggie Carragher, MSK Segment Leader, +33 74 505 7843, margaret.carragher@incepto-medical.com
En savoir plus : KEROS