Document Blanc de l'Association Canadienne des Radiologistes sur l'Intelligence Artificielle en Radiologie

L'intelligence artificielle (IA) passe rapidement d'une phase expérimentale à une phase de mise en œuvre dans de nombreux domaines, y compris la médecine. La combinaison d'une meilleure disponibilité de grandes bases de données, d'une puissance de calcul croissante et des avancées dans les algorithmes d'apprentissage a créé des avancées majeures dans le développement d'applications d'IA. Au cours des 5 dernières années, les techniques d'IA connues sous le nom d'apprentissage profond ont fourni des performances en rapide amélioration dans la reconnaissance d'images, la génération de légendes et la reconnaissance vocale. La radiologie, en particulier, est un candidat idéal pour l'adoption précoce de ces techniques. On prévoit que la mise en œuvre de l'IA en radiologie au cours de la prochaine décennie améliorera considérablement la qualité, la valeur et la profondeur de la contribution de la radiologie aux soins des patients et à la santé des populations, et révolutionnera les flux de travail des radiologistes. L'Association Canadienne des Radiologistes (CAR) est la voix nationale de la radiologie, engagée à promouvoir les plus hauts standards en imagerie centrée sur le patient, l'apprentissage tout au long de la vie et la recherche. La CAR a créé un groupe de travail sur l'IA avec pour mandat de discuter et de délibérer sur les questions de pratique, de politique et de soins aux patients liées à l'introduction et à la mise en œuvre de l'IA en imagerie. Ce document blanc fournit des recommandations pour la CAR issues des délibérations entre les membres du groupe de travail sur l'IA. Ce document blanc sur l'IA en radiologie informera les membres de la CAR et les décideurs sur la terminologie clé, les besoins éducatifs des membres, la recherche et le développement, les partenariats, les applications cliniques potentielles, la mise en œuvre, la structure et la gouvernance, le rôle des radiologistes et l'impact potentiel de l'IA sur la radiologie au Canada.