L’intelligence artificielle (IA) joue un rôle croissant dans nos vies et s’est révélée prometteuse pour relever certains des plus grands défis sociétaux actuels et futurs auxquels nous sommes confrontés. Le secteur de la santé, bien que notoirement complexe et résistant aux perturbations, a potentiellement beaucoup à gagner de l’utilisation de l’IA. Avec une histoire bien établie de leader de la transformation numérique dans les soins de santé et un besoin urgent d'améliorer l'efficacité, la radiologie a été à l'avant-garde de l'exploitation du potentiel de l'IA.
Ce livre explique comment et pourquoi l'IA peut relever les défis auxquels sont confrontés les services de radiologie, donne un aperçu des concepts fondamentaux liés à l'IA et décrit certains des cas d'utilisation les plus prometteurs de l'IA en radiologie. En outre, les défis majeurs associés à l’adoption de l’IA dans la pratique radiologique de routine sont discutés. L'ouvrage aborde également certains points cruciaux que les services de radiologie doivent garder à l'esprit lorsqu'ils décident d'acheter des solutions basées sur l'IA. Enfin, il donne un aperçu des nouveaux aspects évolutifs de l’IA en radiologie à prévoir dans un avenir proche.
Les arguments en faveur de l’intelligence artificielle en radiologie
Le secteur de la santé a connu un certain nombre de tendances au cours des dernières décennies qui exigent un changement dans la manière de faire certaines choses. Ces tendances sont particulièrement marquantes en radiologie, où la qualité diagnostique des examens d'imagerie s'est considérablement améliorée tandis que les temps d'examen ont diminué. En conséquence, la quantité et la complexité des données d’imagerie médicale acquises ont considérablement augmenté au cours des dernières décennies (Smith-Bindman et al., 2019 ; Winder et al., 2021) et devraient continuer d’augmenter (Tsao, 2020). Ce problème est renforcé par une pénurie mondiale généralisée de radiologues (AAMC Report Reinforces Mounting Physician Shortage, 2021, Clinical Radiology UK Workforce Census 2019 Report , 2019). Les travailleurs de la santé, y compris les radiologues, ont une charge de travail croissante (Bruls & Kwee, 2020 ; Levin et al., 2017) qui contribue à l'épuisement professionnel et aux erreurs médicales (Harry et al., 2021). Étant un fournisseur de services essentiels pour pratiquement tous les autres services hospitaliers, les pénuries de personnel en radiologie ont des effets importants qui se propagent à l'ensemble de l'hôpital et à la société dans son ensemble (England & Improvement, 2019 ; Sutherland et al., n.d.). Avec une population mondiale vieillissante et un fardeau croissant des maladies chroniques, ces problèmes devraient poser encore plus de défis au secteur de la santé à l’avenir.
Les solutions d’imagerie médicale basées sur l’IA ont le potentiel d’atténuer ces défis pour plusieurs raisons. Elles sont particulièrement adaptées à la gestion d’ensembles de données volumineuses et complexes (Alzubaidi et al., 2021). De plus, elles sont bien adaptées pour automatiser certaines des tâches traditionnellement effectuées par les radiologues et les manipulateurs radio, libérant potentiellement du temps et rendant les flux de travail au sein des services de radiologie plus efficaces (Allen et al., 2021 ; Baltruschat et al., 2021 ; Kalra et al., 2020 ; O'Neill et al., 2021 ; van Leeuwen et al., 2021 ; Wong et al., 2019). L’IA est également capable de détecter des modèles complexes dans des données que les humains ne peuvent pas nécessairement trouver ou quantifier (Dance, 2021 ; Korteling et al., 2021 ; Kühl et al., 2020).
Fondamentaux de l'intelligence artificielle
Le terme « intelligence artificielle » fait référence à l’utilisation de systèmes informatiques pour résoudre des problèmes spécifiques d’une manière qui simule le raisonnement humain. L’une des caractéristiques fondamentales de l’IA est que, comme les humains, ces systèmes peuvent adapter leurs solutions aux circonstances changeantes. Notez que, même si ces systèmes sont censés imiter fondamentalement la façon dont les humains pensent, leur capacité à le faire (par exemple en termes de quantité de données qu'ils peuvent gérer en même temps, de nature et de quantité de modèles qu'ils peuvent trouver dans les données et la vitesse à laquelle ils le font) dépasse souvent celle des humains.
Les solutions d'IA se présentent sous la forme d'algorithmes informatiques, qui sont des morceaux de code informatique représentant des instructions à suivre pour résoudre un problème spécifique. Dans sa forme la plus fondamentale, l'algorithme prend des données en entrée, effectue des calculs sur ces données et renvoie une sortie.
Un algorithme d’IA peut être explicitement programmé pour résoudre une tâche spécifique, analogue à une recette étape par étape pour préparer un gâteau. D’un autre côté, l’algorithme peut être programmé pour rechercher des modèles dans les données afin de résoudre le problème. Ces types d’algorithmes sont appelés algorithmes d’apprentissage automatique. Ainsi, tous les algorithmes d’apprentissage automatique sont de l’IA, mais toutes les IA ne sont pas d’apprentissage automatique. Les modèles dans les données que l'algorithme peut être explicitement programmé pour rechercher ou qu'il peut « découvrir » par lui-même sont appelés fonctionnalités. Une caractéristique importante de l’apprentissage automatique est que ces algorithmes apprennent à partir des données elles-mêmes et que leurs performances s’améliorent à mesure qu’ils reçoivent des données.
L’une des utilisations les plus courantes de l’apprentissage automatique est la classification : l’attribution d’une étiquette particulière à une donnée. Par exemple, un algorithme d'apprentissage automatique peut être utilisé pour déterminer si une photo (l'entrée) montre un chien ou un chat (l'étiquette). L’algorithme peut apprendre à le faire de manière supervisée ou non.
Apprentissage supervisé
Dans l'apprentissage supervisé, l'algorithme d'apprentissage automatique reçoit des données qui ont été étiquetées par l’humain, dans cet exemple, des photos de chiens et de chats qui ont été étiquetées comme telles. Le processus passe ensuite par les phases suivantes :
1. Espace d’entraînement : L'algorithme apprend les caractéristiques associées aux chiens et aux chats à l'aide des données susmentionnées (données d’entraînement).
2. Phase de Test : L'algorithme reçoit ensuite un nouvel ensemble de photos (les données de test), il les étiquette et les performances de l'algorithme sur ces données sont évaluées.
Dans certains cas, il existe une phase entre l’entraînement et le test, appelée phase de validation. Dans cette phase, l'algorithme reçoit un nouvel ensemble de photos (non incluses dans les données d'entraînement ou de test), ses performances sont évaluées sur ces données, et le modèle est peaufiné et recyclé sur les données d'entraînement. Ceci est répété jusqu'à ce qu'un critère prédéfini basé sur les performances soit atteint, et l'algorithme entre alors dans la phase de test.
Apprentissage non supervisé
Dans l'apprentissage non supervisé, l'algorithme identifie les caractéristiques des données d'entrée qui lui permettent d'attribuer des classes aux points de données individuels sans qu'on lui dise explicitement ce que sont ou devraient être ces classes. De tels algorithmes peuvent identifier des modèles ou regrouper des points de données sans intervention humaine et inclure des algorithmes de clustering et de réduction de dimensionnalité. Les algorithmes d’apprentissage automatique n’effectuent pas tous de classification. Certains sont utilisés pour prédire une mesure continue (par exemple la température sur quatre semaines) au lieu d'une étiquette discrète (par exemple chats vs chiens). Ceux-ci sont connus sous le nom d’algorithmes de régression.
Réseaux de neurones et apprentissage profond
Un réseau de neurones est constitué d’une couche d’entrée et d’une couche de sortie, elles-mêmes composées de noeuds. Dans les réseaux de neurones simples, les caractéristiques dérivées manuellement d'un ensemble de données sont introduites dans la couche d'entrée, qui effectue certains calculs dont les résultats sont relayés à la couche de sortie. Dans l’apprentissage profond, plusieurs couches « cachées » existent entre les couches d'entrée et de sortie. Chaque noeud des couches cachées effectue des calculs en utilisant certains poids et relaie la sortie vers la couche cachée suivante jusqu'à ce que la couche de sortie soit atteinte.
Au début, des valeurs aléatoires sont attribuées aux poids et la précision de l'algorithme est calculée. Les valeurs des poids sont ensuite ajustées de manière itérative jusqu'à ce qu'un ensemble de valeurs de poids maximisant la précision soit trouvé. Cet ajustement itératif des valeurs de pondération est généralement effectué en revenant de la couche de sortie à la couche d'entrée, une technique appelée rétropropagation. L’ensemble de ce processus est effectué sur les données d’entraînement.
Évaluation des performances
Comprendre comment les performances des algorithmes d’IA sont évaluées est essentiel pour interpréter la littérature sur l’IA. Il existe plusieurs mesures de performances pour évaluer dans quelle mesure un modèle effectue certaines tâches. Aucune mesure n’est parfaite à elle seule, c’est pourquoi une combinaison de plusieurs mesures fournit une image plus complète des performances du modèle.
En régression, les métriques les plus couramment utilisées incluent :
- Erreur absolue moyenne (MAE) : la différence moyenne entre les valeurs prédites et la vérité du terrain.
- Erreur quadratique moyenne (MSE) : les différences entre les valeurs prédites et la vérité de terrain sont élevées au carré, puis la moyenne est calculée sur l'échantillon. Ensuite, la racine carrée de la moyenne est prise. Contrairement à la MAE, la RMSE accorde donc un poids plus élevé aux différences plus importantes.
- R2: la proportion de la variance totale de la vérité du terrain expliquée par la variance des valeurs prédites. Elle varie de 0 à 1.
Les métriques suivantes sont couramment utilisées dans les tâches de classification :
- Précision : il s'agit de la proportion de toutes les prédictions qui ont été correctement prédites. Elle varie de 0 à 1.
- Sensibilité : également appelée taux de vrais positifs (TPR) ou rappel, il s'agit de la proportion de vrais positifs qui ont été prédits correctement. Elle varie de 0 à 1.
- Spécificité : Également appelée de taux de vrais négatifs (TNR), il s’agit de la proportion de vrais négatifs qui ont été prédits correctement. Elle varie de 0 à 1.
- Précision : également appelée valeur prédictive positive (VPP), il s'agit de la proportion de classifications positives qui ont été prédites correctement. Elle varie de 0 à 1
Il existe un compromis inhérent entre sensibilité et spécificité. L’importance de chacun, ainsi que leur interprétation, dépendent fortement de la question de recherche spécifique et de la tâche de classification.
Il est important de noter que même si les modèles de classification visent à parvenir à une conclusion binaire, ils sont intrinsèquement fondés sur des probabilités. Cela signifie que ces modèles généreront une probabilité qu'un point de données appartienne à une classe ou à une autre. Afin de parvenir à une conclusion sur la classe la plus probable, un seuil est utilisé. Les mesures telles que l'exactitude, la sensibilité, la spécificité et la précision font référence aux performances de l'algorithme en fonction d'un certain seuil. L'aire sous la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur (ASC) est une mesure de performance indépendante du seuil. L'ASC peut être interprétée comme la probabilité qu'un exemple aléatoire positif soit classé plus haut par l'algorithme qu'un exemple aléatoire négatif.
Dans les tâches de segmentation d'images, qui sont un type de tâche de classification, les métriques suivantes sont couramment utilisées :
- Coefficient de similarité de Dice : mesure du chevauchement entre deux ensembles (par exemple deux images), calculée comme deux fois le nombre d'éléments communs aux ensembles divisé par la somme du nombre d'éléments dans chaque ensemble. Il va de 0 (pas de chevauchement) à 1 (chevauchement parfait).
- Distance de Hausdorff : mesure de la distance entre deux ensembles (par exemple deux images) dans un espace. Il s’agit essentiellement de la plus grande distance entre un point d’un ensemble et le point le plus proche de l’autre ensemble.
Validité interne et externe
Les modèles valides en interne fonctionnent bien dans leur tâche sur les données utilisées pour les former et les valider. Le degré interne de leur validité est évalué à l'aide des mesures de performance décrites ci-dessus et dépend des caractéristiques du modèle lui-même et de la qualité des données sur lesquelles le modèle a été formé et validé.
Les modèles valides en externe fonctionnent bien dans leurs tâches sur les nouvelles données (Ramspek et al., 2021). Plus le modèle fonctionne sur des données différentes de celles sur lesquelles les modèles ont été formés et validés, plus la validité externe est élevée. En pratique, cela nécessite souvent de tester les performances des modèles sur des données provenant d'hôpitaux ou de zones géographiques qui ne faisaient pas partie des ensembles de données d’entraînement et de validation du modèle.
Directives pour évaluer la recherche sur l’IA
Plusieurs directives ont été élaborées pour évaluer les preuves qui sous-tendent les interventions basées sur l’IA dans le domaine des soins de santé (X. Liu et al., 2020 ; Mongan et al., 2020 ; Shelmerdine et al., 2021 ; Weikert et al., 2021). Celles-ci fournissent un modèle pour ceux qui effectuent des recherches sur l'IA dans le domaine de la santé et garantissent que les informations pertinentes sont rapportées de manière transparente et complète, mais peuvent également être utilisées par d'autres parties prenantes pour évaluer la qualité des recherches publiées. Cela permet de garantir que les solutions basées sur l'IA présentant des limitations potentielles ou réelles substantielles, en particulier celles causées par de mauvais rapports (Bozkurt et al., 2020 ; D. W. Kim et al., 2019 ; X. Liu et al., 2019 ; Nagendran et coll., 2020 ; Yusuf et al., 2020), ne sont pas adoptées prématurément (CONSORT-AI et SPIRIT-AI Steering Group, 2019). Des directives ont également été proposées pour évaluer la fiabilité des solutions basées sur l’IA en termes de transparence, de confidentialité, de sécurité et de responsabilité (Buruk et al., 2020 ; Lekadir et al., 2021 ; Zicari et al., 2021).
Utilisations cliniques
Au cours des dernières années, l’IA a montré un grand potentiel pour répondre à un large éventail de tâches au sein d’un service d’imagerie médicale, dont beaucoup se déroulent avant que le patient ne soit scanné. Les mises en oeuvre de l’IA pour améliorer l’efficacité des flux de travail de radiologie avant l’examen du patient sont parfois appelées « IA en amont » (Kapoor et al., 2020; M. L. Richardson et al., 2021).
Calendrier
Une application prometteuse de l’IA en amont consiste à prédire quels patients sont susceptibles de manquer leur rendez-vous d’analyse. Les rendez-vous manqués sont associés à une charge de travail et à des coûts considérablement accrus (Dantas et al., 2018). En utilisant une approche de gradient boosting, Nelson et al. prédit avec une grande précision les rendez-vous manqués d'imagerie par résonance magnétique (IRM) à l'hôpital au National Health Service (NHS) du Royaume-Uni (Nelson et al., 2019). Leurs simulations suggèrent également qu'agir sur les prédictions de ce modèle en ciblant les patients susceptibles de manquer leur rendez-vous pourrait potentiellement générer un bénéfice net de plusieurs livres par rendez-vous sur une gamme de seuils du modèle et de taux de rendez-vous manqués (Nelson et al., 2019). Des résultats similaires ont été récemment trouvés dans une étude portant sur un seul hôpital de Singapour. Au cours de la période de 6 mois suivant le déploiement de l'outil prédictif, ils ont pu réduire considérablement le taux de non présentation de 19,3 % à 15,9 %, ce qui s'est traduit par un avantage économique potentiel de 180 000 $ (Chong et. al., 2020).
La planification des examens dans un service de radiologie est une tâche difficile car, bien qu'il s'agisse en grande partie d'une tâche administrative, elle dépend énormément des informations médicales. La tâche d'assignation des patients à des rendez-vous spécifiques nécessite ainsi souvent l'intervention d'une personne connaissant le domaine, ce qui stipule que soit la personne qui prend les rendez-vous doit être un radiologue ou un technicien en radiologie, soit ces personnes devront apporter leur contribution régulièrement. Dans les deux cas, le processus est quelque peu inefficace et peut potentiellement être rationalisé à l’aide d’algorithmes basés sur l’IA qui vérifient les indications et les contre-indications de l’analyse et fournissent aux personnes planifiant les analyses des informations sur l’urgence de l’analyse (Letourneau-Guillon et al., 2020).
Protocole
En fonction de la politique de l'hôpital ou de la clinique, la décision concernant le protocole d'analyse exact qu'un patient reçoit est généralement prise sur la base des informations contenues dans la demande d'analyse du médecin traitant et du jugement du radiologue. Ceci est souvent complété par une communication directe entre le médecin référent et le radiologue et par l'examen par le radiologue des informations médicales du patient. Ce processus améliore les soins aux patients (Boland et al., 2014), mais peut prendre beaucoup de temps et être inefficace, en particulier avec des modalités comme l'IRM, où il existe un grand nombre de permutations de protocoles. Dans une étude, le protocole à lui seul représentait environ 6 % du temps de travail du radiologue (Schemmel et al., 2016). Les radiologues sont également souvent interrompus par des tâches telles que le protocole lors de l'interprétation des images, même si cette dernière est considérée comme la responsabilité première du radiologue (Balint et al., 2014 ; J.-PJ Yu et al., 2014).
L'interprétation du texte narratif de la demande d'analyse du médecin référent a été tentée à l'aide de classificateurs en langage naturel, la même technologie utilisée dans les chatbots et les assistants virtuels. Les classificateurs en langage naturel basés sur l'apprentissage profond se sont révélés prometteurs en attribuant aux patients un protocole d'IRM avec ou sans contraste pour l'IRM musculo-squelettique, avec une précision de 83 % (Trivedi et al., 2018) et 94 % (Y. H. Lee, 2018). Des algorithmes similaires ont montré une précision de 95 % pour prédire le protocole d'IRM une précision de 95 % pour prédire le protocole d'IRM cérébrale approprié en utilisant une combinaison de jusqu'à 41 séquences d'IRM différentes (Brown & Marotta, 2018). Sur un large éventail de régions du corps, un classificateur de langage naturel basé sur l'apprentissage profond a décidé, sur la base du texte narratif des demandes d'analyse, d'attribuer automatiquement un protocole de tomodensitométrie (TDM) ou d'IRM spécifique (ce qu'il a fait avec une précision de 95 %) ou, dans les cas plus difficiles, recommander au radiologue une liste des trois protocoles les plus appropriés (ce qu'il a fait avec une précision de 92 %) (Kalra et al., 2020).
L’IA a également été utilisée pour décider si les analyses déjà protocolées doivent être étendues, une décision qui doit être prise en temps réel pendant que le patient se trouve à l’intérieur du scanner. Un tel exemple est celui de l'IRM de la prostate, où la décision d'administrer ou non un agent de contraste est souvent prise après les séquences sans contraste. Hötker et al. ont constaté qu'un réseau neuronal convolutionnel (CNN) assignait 78 % des patients au protocole d'IRM de la prostate approprié (Hötker et al., 2021). La sensibilité du CNN pour le besoin de contraste était de 94,4 % avec une spécificité de 68,8 % et seulement 2 % des patients de leur étude auraient dû être rappelés pour un examen avec contraste (Hötker et al., 2021).
Amélioration et surveillance de la qualité des images
De nombreuses solutions basées sur l’IA qui fonctionnent en arrière-plan des flux de travail radiologiques pour améliorer la qualité des images ont récemment été mises en place. Il s'agit notamment de solutions permettant de surveiller la qualité de l'image, de réduire les artefacts d'image, d'améliorer la résolution spatiale et d'accélérer les numérisations.
De telles solutions font leur entrée dans le courant dominant de la radiologie, en particulier pour la tomodensitométrie, qui a utilisé pendant des décennies des méthodes établies mais sujettes aux artefacts pour reconstruire des images interprétables à partir des données brutes des capteurs (Deák et al., 2013 ; Singh et al., 2010).
Celles-ci sont progressivement remplacées par des méthodes de reconstruction basées sur l’apprentissage automatique, qui améliorent la qualité des images tout en maintenant de faibles doses de rayonnement (Akagi et al., 2019 ; H. Chen et al., 2017 ; Choe et al., 2019 ; Shan et al., 2019). Cette reconstruction est réalisée sur des super-ordinateurs installés sur le tomodensitomètre lui-même ou dans le nuage. L'équilibre entre la dose de rayonnement et la qualité de l'image peut être ajusté en fonction du protocole afin d'adapter les analyses à chaque patient et aux scénarios cliniques (McLeavy et al., 2021 ; Willemink & Noël, 2019). De telles approches ont trouvé une utilité particulière lors de l’analyse des enfants, des femmes enceintes et des patients souffrant d’obésité ainsi que des TDM des voies urinaires et du coeur (McLeavy et al., 2021).
Des solutions basées sur l'IA ont également été utilisées pour accélérer les analyses tout en maintenant la qualité du diagnostic. La réduction du temps d’analyse améliore non seulement l’efficacité globale, mais contribue également à une meilleure expérience globale du patient et à une meilleure observance de l’examen d’imagerie. Une étude multicentrique de l'IRM de la colonne vertébrale a montré qu'un algorithme de reconstruction d'images basé sur l'apprentissage profond qui améliorait les images à l'aide d'un filtrage et d'une réduction du bruit préservant les détails réduisait les temps d'analyse de 40 % (Bash, Johnson et al., 2021). Pour les IRM du cerveau pondérées en T1, un algorithme similaire qui améliore la netteté de l'image et réduit le bruit de l'image a réduit les temps d'analyse de 60 % tout en maintenant la précision de la volumétrie des régions cérébrales par rapport aux analyses standard (Bash, Wang, et al., 2021).
Dans la pratique radiologique de routine, les images contiennent souvent des artefacts qui réduisent leur interprétabilité. Ces artefacts sont le résultat de caractéristiques de la modalité ou du protocole d'imagerie spécifique utilisé ou de facteurs intrinsèques au patient analysé, tels que la présence de corps étrangers ou le mouvement du patient pendant l'examen. En particulier avec l'IRM, les protocoles d'imagerie qui exigent une numérisation rapide introduisent souvent certains artefacts dans l'image reconstruite. Dans une étude, un algorithme basé sur l'apprentissage profond a réduit les artefacts de bandes associés à des séquences d’écho de gradient bSSFP (balanced Steady State Free Precession) (K. H. Kim & Park, 2017). Pour l’imagerie du coeur en temps réel à l’aide de l’IRM, une autre étude a révélé que les artefacts de crénelage introduits par le sous-échantillonnage des données étaient réduits grâce à l’utilisation d’une approche basée sur l’apprentissage profond (Hauptmann et al., 2019). La présence de corps étrangers métalliques tels que des implants dentaires, orthopédiques ou vasculaires est un facteur courant lié au patient provoquant des artefacts d'image en TDM et en IRM (Boas & Fleischmann, 2012 ; Hargreaves et al., 2011). Bien qu’elles ne soient pas encore bien établies, plusieurs approches basées sur l’apprentissage profond pour réduire ces artefacts ont été étudiées (Ghani & Clem Karl, 2019 ; Puvanasunthararajah et al., 2021 ; Zhang & Yu, 2018). Des approches similaires sont testées pour réduire les artefacts liés au mouvement en IRM (Tamada et al., 2020 ; B. Zhao et al., 2022).
Les solutions basées sur l'IA pour surveiller la qualité des images réduisent potentiellement la nécessité de rappeler les patients pour répéter les examens d'imagerie, ce qui constitue un problème courant (Schreiber-Zinaman & Rosenkrantz, 2017). Un algorithme basé sur l'apprentissage profond qui identifie la vue radiographique acquise et extrait les mesures liées à la qualité des radiographies de la cheville a pu prédire la qualité de l'image avec une précision d'environ 94 % (Mairhöfer et al., 2021). Une autre approche basée sur l’apprentissage profond était capable de prédire les IRM hépatiques non diagnostiques avec une valeur prédictive négative comprise entre 86 % et 94 % (Esses et al., 2018). Ce contrôle qualité automatisé en temps réel permet potentiellement aux techniciens en radiologie de réexécuter des analyses ou d'exécuter des analyses supplémentaires avec une plus grande valeur diagnostique.
Priorisation de la lecture par numérisation
Avec le manque de personnel et l'augmentation du nombre d'examens, les radiologues sont confrontés à de longues listes de lecture. Pour optimiser l'efficacité et les soins aux patients, des solutions basées sur l'IA ont été suggérées comme moyen de prioriser les analyses que les radiologues lisent et rapportent en premier, généralement en examinant les images acquises pour les résultats qui nécessitent une intervention urgente (O’Connor & Bhalla, 2021). Ce phénomène a été étudié de manière plus approfondie en neuroradiologie, où le fait de déplacer les tomodensitométries révélant une hémorragie intracrânienne par un outil basé sur l'IA en haut de la liste de lecture a réduit de plusieurs minutes le temps nécessaire aux radiologues pour visualiser les scans (O'Neill et coll., 2021). Une autre étude a révélé que le temps nécessaire au diagnostic (qui comprend le temps écoulé entre l'acquisition de l'image et la visualisation par le radiologue et le temps nécessaire pour lire et rapporter les examens) était réduit de 512 à 19 minutes en ambulatoire lorsqu'une telle priorisation de la liste de travail était utilisée (Arbabshirani et al., 2018). Une étude de simulation utilisant la priorisation des listes de travail basée sur l'IA basée sur l'identification des résultats urgents sur les radiographies thoraciques (telles que le pneumothorax, les épanchements pleuraux et les corps étrangers) a également révélé une réduction substantielle du temps nécessaire pour visualiser et rapporter les examens par rapport à la priorisation standard du flux de travail (Baltruschat et al., 2021).
Interprétation des images
Actuellement, la majorité des solutions basées sur l’IA disponibles sur le marché en imagerie médicale se concentrent sur certains aspects de l’analyse et de l’interprétation des images (Rezazade Mehrizi et al., 2021 ; van Leeuwen et al., 2021). Cela comprend la segmentation de parties de l'image (pour un ciblage chirurgical ou radiothérapeutique, par exemple), la sensibilisation des radiologues aux zones suspectes, l'extraction de biomarqueurs d'imagerie (radiomique), la comparaison des images dans le temps et l'établissement de diagnostics d'imagerie spécifiques.
Neurologie
- Représente 29 à 38 % des applications basées sur l’IA disponibles dans le commerce en radiologie (Rezazade Mehrizi et al., 2021 ; van Leeuwen et al., 2021).
La plupart des solutions basées sur l'IA disponibles dans le commerce et destinées aux données de neuro-imagerie visent à détecter et à caractériser les accidents vasculaires cérébraux ischémiques, les hémorragies intracrâniennes, la démence et la sclérose en plaques (Olthof et al., 2020). Plusieurs études ont montré une excellente précision des méthodes basées sur l'IA pour la détection et la classification des hémorragies intraparenchymateuses, sous-arachnoïdiennes et sous-durales sur la tomodensitométrie de la tête (Flanders et al., 2020 ; Ker et al., 2019 ; Kuo et al., 2019). Des études ultérieures ont montré que, par rapport aux radiologues, certaines solutions basées sur l’IA ont des taux de faux positifs et négatifs nettement inférieurs (Ginat, 2020 ; Rao et al., 2021). Dans le cas des accidents vasculaires cérébraux ischémiques, les solutions basées sur l'IA se sont largement concentrées sur la quantification du noyau de l'infarctus (Goebel et al., 2018 ; Maegerlein et al., 2019), la détection de l'occlusion des gros vaisseaux (Matsoukas et al., 2022 ; Morey et al., 2021 ; Murray et al., 2020 ; Shlobin et al., 2022) et la prédiction des conséquences d'un AVC (Bacchi et al., 2020 ; Nielsen et al., 2018 ; Y. Yu et al., 2020, 2021).
Dans la sclérose en plaques, l’IA a été utilisée pour identifier et segmenter les lésions (Nair et al., 2020 ; S.- H. Wang et al., 2018), ce qui peut être particulièrement utile pour le suivi longitudinal des patients. Elle a également été utilisée pour extraire les caractéristiques d’imagerie associées à une maladie évolutive et à la conversion d’un syndrome cliniquement isolé en une sclérose en plaques définitive (Narayana et al., 2020 ; Yoo et al., 2019). D'autres applications de l'IA en neuroradiologie incluent la détection des anévrismes intracrâniens (Faron et al., 2020 ; Nakao et al., 2018 ; Ueda et al., 2019) et la segmentation des tumeurs cérébrales (Kao et al., 2019 ; Mlynarski et al., 2019 ; Zhou et al., 2020) ainsi que la prédiction des marqueurs génétiques des tumeurs cérébrales à partir des données d'imagerie (Choi et al., 2019 ; J. Zhao et al., 2020)
Thorax
- Represent 24 à 31 % des applications basées sur l’IA disponibles dans le commerce en radiologie (Rezazade Mehrizi et al., 2021 ; van Leeuwen et al., 2021). .
Lors de l’interprétation des radiographies thoraciques, les radiologues ont détecté des résultats beaucoup plus critiques et urgents avec l’aide d’un algorithme basé sur l’apprentissage profond, et ce, beaucoup plus rapidement que sans l’algorithme (Nam et al., 2021). Il a également été constaté que les algorithmes d'interprétation d'images basés sur l'apprentissage profond améliorent de 66 % à 73 % la sensibilité des résidents en radiologie pour détecter les résultats urgents sur les radiographies thoraciques (E. J. Hwang, Nam, et al., 2019). Une autre étude portant sur un plus large éventail de résultats sur les radiographies thoraciques a également révélé que les radiologues aidés par un algorithme basé sur l'apprentissage profond avaient une précision diagnostique plus élevée que les radiologues qui lisaient les radiographies sans assistance (Seah et al., 2021). Les utilisations de l’IA en radiologie thoracique s’étendent également à l’imagerie transversale comme la tomodensitométrie. Un algorithme d'apprentissage profond a été découvert pour détecter l'embolie pulmonaire sur les tomodensitogrammes avec une grande précision (ASC = 0,85) (Huang, Kothari, et al., 2020). De plus, un algorithme d'apprentissage profond était précis à 90 % dans la détection de la dissection aortique sur des tomodensitogrammes sans contraste, similaire aux performances des radiologues (Hata et al., 2021).
En dehors des situations d'urgence, des solutions basées sur l'IA ont été largement testées et mises en oeuvre pour le dépistage de la tuberculose sur des radiographies thoraciques (E. J. Hwang, Park, et al., 2019 ; S. Hwang et al., 2016 ; Khan et al., 2020 ; Qin et al., 2019 ; Manuel opérationnel de l'OMS sur la tuberculose Module 2 : Dépistage – Dépistage systématique de la tuberculose, n.d.). En outre, elles ont été utiles pour le dépistage du cancer du poumon à la fois en termes de détection des nodules pulmonaires sur la tomodensitométrie (Setio et al., 2017) et sur les radiographies thoraciques (Li et al., 2020) et en classifiant si les nodules sont susceptibles d'être malins ou bénins (Ardila et al., 2019 ; Bonavita et al., 2020 ; Ciompi et al., 2017 ; B. Wu et al., 2018). Les solutions basées sur l’IA sont également très prometteuses pour le diagnostic de la pneumonie, de la maladie pulmonaire obstructive chronique et de la maladie pulmonaire interstitielle (F. Liu et al., 2021).
Sein
- Represent 11 % des applications basées sur l’IA disponibles dans le commerce en radiologie (Rezazade Mehrizi et al., 2021 ; van Leeuwen et al., 2021).
Jusqu’à présent, de nombreux algorithmes basés sur l’IA ciblant l’imagerie du sein visent à réduire la charge de travail des radiologues lisant les mammographies. Les moyens d'y parvenir incluent l'utilisation d'algorithmes basés sur l'IA pour trier les mammographies négatives, ce qui, dans une étude, était associé à une réduction de près d'un cinquième de la charge de travail des radiologues (Yala et al., 2019). D'autres études qui ont remplacé les deuxièmes lecteurs de mammographies par des algorithmes basés sur l'IA ont montré que cela entraîne moins de faux positifs et de faux négatifs et réduit la charge de travail du deuxième lecteur de 88 % (McKinney et al., 2020).
Il a également été constaté que les solutions basées sur l'IA pour la mammographie augmentent la précision du diagnostic des radiologues (McKinney et al., 2020 ; Rodríguez-Ruiz et al., 2019 ; Watanabe et al., 2019) et certaines se sont révélées très précises dans la détection et la classification indépendantes des lésions mammaires (Agnes et al., 2019 ; Al-Antari et al., 2020 ; Rodriguez-Ruiz et al., 2019).
Malgré cela, une récente revue systématique de 36 algorithmes basés sur l’IA a révélé que ces études étaient de mauvaise qualité méthodologique et que tous les algorithmes étaient moins précis que le consensus de deux radiologues ou plus (Freeman et al., 2021). Les algorithmes basés sur l’IA ont néanmoins montré leur potentiel pour extraire des caractéristiques prédictives du cancer des mammographies au-delà de la densité mammaire mammographique (Arefan et al., 2020 ; Dembrower et al., 2020 ; Hinton et al., 2019). Au-delà de la mammographie, des solutions basées sur l'IA ont été développées pour détecter et classer les lésions mammaires par échographie (Akkus et al., 2019 ; Park et al., 2019 ; G.-G. Wu et al., 2019) et IRM (Herent et al., 2019).
Cardiaque
- Represent 11 % des applications basées sur l’IA disponibles dans le commerce en radiologie (Rezazade Mehrizi et al., 2021 ; van Leeuwen et al., 2021). .
La radiologie cardiaque a toujours été particulièrement exigeante en raison des difficultés inhérentes à l'acquisition d'images d'un organe en mouvement constant. Pour cette raison, elle a énormément bénéficié des progrès de la technologie d’imagerie et semble également prête à bénéficier grandement de l’IA (Sermesant et al., 2021). La plupart des applications du système cardiovasculaire basées sur l’IA utilisent des données d’IRM, de TDM ou d’échographie (Weikert et al., 2021). Des exemples marquants incluent le calcul automatisé de la fraction d'éjection sur l'échocardiographie, la quantification de la calcification de l'artère coronaire sur la tomodensitométrie cardiaque, la détermination du volume ventriculaire droit sur l'angiographie pulmonaire par tomodensitométrie et la détermination de la taille et de l'épaisseur de la cavité cardiaque sur l'IRM cardiaque (Medical AI Evaluation, n.d., The Medical Futurist, n.d.). Les solutions basées sur l’IA pour prédire les patients susceptibles de répondre favorablement aux interventions cardiaques, telles que la thérapie de resynchronisation cardiaque, basées sur l’imagerie et les paramètres cliniques, se sont également révélées très prometteuses (Cikes et al., 2019 ; Hu et al., 2019). Les modifications de l’IRM cardiaque, peu visibles pour les lecteurs humains mais potentiellement utiles pour différencier différents types de cardiomyopathies, peuvent également être détectées à l’aide de l’IA grâce à l’analyse de texture (Neisius et al., 2019 ; J. Wang et al., 2020) et d’autres approches radiomiques (Mancio et al., 2022).
Musculo–squelettique
- 7 à 11 % des applications basées sur l’IA disponibles dans le commerce en radiologie (Rezazade Mehrizi et al., 2021 ; van Leeuwen et al., 2021)..
Les applications prometteuses de l'IA dans l'évaluation des muscles, des os et des articulations comprennent des applications pour lesquelles les lecteurs humains présentent généralement une faible fiabilité inter- et intra-évaluateur, comme la détermination de l'âge du squelette sur la base de radiographies osseuses (Halabi et al., 2019 ; Thodberg et al., 2009) et le dépistage de l'ostéoporose sur des radiographies (Kathirvelu et al., 2019 ; J.-S. Lee et al., 2019) et TDM (Pan et al., 2020). Les solutions basées sur l’IA se sont également révélées prometteuses pour détecter les fractures sur les radiographies et les TDM (Lindsey et al., 2018 ; Olczak et al., 2017 ; Urakawa et al., 2019). Une revue systématique des solutions basées sur l'IA pour la détection des fractures dans plusieurs parties du corps différentes a montré des ASC allant de 0,94 à 1,00 et des précisions de 77 % à 98 % (Langerhuizen et al., 2019). Les solutions basées sur l'IA ont également atteint des précisions similaires à celles des radiologues pour la classification de la gravité des modifications dégénératives de la colonne vertébrale (Jamaludin et al., 2017) et des articulations des extrémités (F. Liu et al., 2018 ; Thomas et al., 2020). Des solutions basées sur l'IA ont également été développées pour déterminer l'origine des métastases squelettiques (Lang et al., 2019) et la classification des tumeurs osseuses primitives (Do et al., 2017).
Abdomen et bassin
- 4 % des applications basées sur l’IA disponibles dans le commerce en radiologie (Rezazade Mehrizi et al., 2021 ; van Leeuwen et al., 2021). .
Jusqu'à présent, une grande partie des efforts visant à utiliser l'IA dans l'imagerie abdominale se sont concentrés sur la segmentation automatisée d'organes tels que le foie (Dou et al., 2017), la rate (Moon et al., 2019), le pancréas (Oktay et al., 2018) et les reins (Sharma et al., 2017). En outre, une revue systématique de 11 études utilisant l'apprentissage profond pour la détection de masses hépatiques malignes a montré des précisions allant jusqu'à 97 % et des ASC allant jusqu'à 0,92 (Azer, 2019).
D'autres applications de l'IA en radiologie abdominale comprennent la détection de la fibrose hépatique (He et al., 2019 ; Yasaka et al., 2018), la stéatose hépatique, la teneur en fer hépatique, la détection des gaz abdominaux libres sur la tomodensitométrie et la volumétrie et la segmentation automatisées de la prostate (AI for Radiology, n.d.).
Obstacles à la mise en oeuvre
Malgré le grand potentiel de l'IA dans le domaine de l'imagerie médicale, sa mise en oeuvre et son impact dans la pratique clinique courante n'ont pas encore été généralisés. Cette traduction de la recherche à la clinique est entravée par plusieurs problèmes complexes et interdépendants qui réduisent directement ou indirectement la probabilité d’adoption de solutions basées sur l’IA. L’un des principaux moyens d’y parvenir est d’améliorer la confiance dans les solutions basées sur l’IA des principales parties prenantes telles que les régulateurs, les professionnels de la santé et les patients (Cadario et al., 2021 ; Esmaeilzadeh, 2020 ; JP Richardson et al., 2021 ; Tucci et coll., 2022).
Généralisation
L’un des défis majeurs consiste à développer des solutions basées sur l’IA qui continuent de fonctionner correctement dans de nouveaux scénarios réels. Dans une vaste revue systématique, près de la moitié des algorithmes d'imagerie médicale basés sur l'IA ont signalé une diminution supérieure à 0,05 de l'ASC lorsqu'ils ont été testés sur de nouvelles données (A. C. Yu et al., 2022). Ce manque de généralisation peut avoir des effets négatifs sur les performances du modèle dans un scénario réel.
Si une solution fonctionne mal lorsqu'elle est testée sur un ensemble de données avec une distribution similaire ou identique à l'ensemble de données d'entraînement, on dit qu'elle manque de généralisation étroite et est souvent une conséquence d'un surajustement (Eche et al., 2021). Les solutions potentielles au surajustement utilisent des ensembles de données d’entraînement plus volumineux et réduisent la complexité du modèle. Si une solution fonctionne mal lorsqu'elle est testée sur un ensemble de données avec une distribution différente de l'ensemble de données d'entraînement (par exemple, une distribution différente des ethnies des patients), on dit qu'elle manque de généralisation à grande échelle (Eche et al., 2021). Les solutions à une mauvaise généralisabilité à grande échelle incluent des tests de résistance du modèle sur des ensembles de données avec des distributions différentes de l'ensemble de données d'entraînement (Eche et al., 2021).
Les solutions d’IA sont souvent développées dans un environnement riche en ressources, comme les grandes entreprises technologiques et les centres médicaux universitaires des pays riches. Il est probable que les résultats et les performances dans ces contextes à ressources élevées ne pourront pas être généralisés aux contextes à faibles ressources tels que les petits hôpitaux, les zones rurales ou les pays plus pauvres (Price & Nicholson, 2019), ce qui complique encore davantage le problème.
Risque de biais
Des biais peuvent survenir dans les solutions basées sur l’IA en raison de données ou de facteurs humains. Le premier cas se produit lorsque les données utilisées pour entraîner la solution d’IA ne représentent pas adéquatement la population cible. Les ensembles de données peuvent ne pas être représentatifs lorsqu’ils sont trop petits ou lorsqu’ils ont été collectés d’une manière qui donne une fausse idée d’une certaine catégorie de population. Les solutions d'IA formées sur des données non représentatives perpétuent les biais et fonctionnent mal dans les catégories de population sous-représentées ou mal représentées dans les données d’entraînement. La présence de tels biais a été démontrée empiriquement dans de nombreuses études d’imagerie médicale basées sur l’IA (Larrazabal et al., 2020 ; Seyyed-Kalantari et al., 2021).
Les solutions basées sur l'IA sont sujettes à plusieurs décisions subjectives et parfois implicitement ou explicitement préjugées au cours de leur développement par les humains. Ces facteurs humains incluent la manière dont les données de formation sont sélectionnées, la manière dont elles sont étiquetées et la manière dont la décision est prise de se concentrer sur le problème spécifique que la solution basée sur l'IA entend résoudre (Norori et al., 2021). Certaines recommandations et outils sont disponibles pour aider à minimiser le risque de biais dans la recherche sur l’IA (FIA360: A Comprehensive Set of Fairness Metrics for Datasets and Machine Learning Models, Explanations for These Metrics, and Algorithms to Mitigate Bias in Datasets and Models, n.d., IBM Watson Studio - Model Risk Management, n.d. ; Silberg & Manyika, 2019).
Quantité, qualité et variété des données
Les problèmes tels que les biais et le manque de généralisation peuvent être atténués en garantissant que les données d’entraînement sont d'une quantité, d'une qualité et d'une variété suffisantes. Cependant, cela est difficile à réaliser car les patients sont souvent réticents à partager leurs données à des fins commerciales (Aggarwal, Farag, et al., 2021 ; Ghafur et al., 2020 ; Trinidad et al., 2020), les hôpitaux et les cliniques ne sont généralement pas équipés pour rendre ces données disponibles de manière utilisable et sécurisée, et organiser et étiqueter les données prend du temps et coûte cher.
De nombreux ensembles de données peuvent être utilisés à diverses fins, et le partage de données entre entreprises peut contribuer à rendre le processus de collecte et d'organisation des données plus efficace, ainsi qu'à augmenter la quantité de données disponibles pour chaque application. Cependant, les développeurs sont souvent réticents à partager des données entre eux, ou même à révéler la source exacte de leurs données, pour rester compétitifs.
Protection des données et confidentialité
Le développement et la mise en oeuvre de solutions basées sur l’IA nécessitent que les patients soient explicitement informés et donnent leur consentement à l’utilisation de leurs données dans un but particulier et par certaines personnes. Ces données doivent également être protégées de manière adéquate contre les violations de données et les utilisations abusives. Ne pas garantir cela mine considérablement la confiance du public dans les solutions basées sur l’IA et entrave leur adoption. Alors que la réglementation régissant la confidentialité des données de santé stipule que la collecte de données entièrement anonymisées ne nécessite pas le consentement explicite du patient (Règlement général sur la protection des données [RGPD] – Texte juridique officiel, 2016 ; Office des droits civils [OCR], 2012) et protège en théorie contre l’utilisation à mauvais escient des données, la question de savoir si les données d’imagerie peuvent ou non être entièrement anonymisées est controversée (Lotan et al., 2020 ; Murdoch, 2021). La question de savoir si le consentement peut être véritablement éclairé compte tenu de la complexité des données acquises et de la myriade d’utilisations futures potentielles des données qui en résultent est également controversée (Vayena & Blasimme, 2017).
Infrastructure informatique
Parmi les services hospitaliers, la radiologie a toujours été à la pointe de la numérisation. Les solutions basées sur l'IA axées sur le traitement et l'interprétation des images trouveront probablement l'infrastructure requise dans la plupart des services de radiologie, par exemple pour relier les équipements d'imagerie aux ordinateurs à des fins d'analyse et pour archiver les images et autres résultats. Cependant, la plupart des services de radiologie nécessiteront probablement d’importantes mises à niveau de leur infrastructure pour d’autres applications de l’IA, en particulier celles nécessitant l’intégration d’informations provenant de sources multiples et ayant des résultats complexes. De plus, il est important de garder à l’esprit que la répartition des infrastructures nécessaires est très inégale entre les pays et au sein de ceux-ci (Health Ethics & Governance, 2021).
En termes de puissance de calcul, les services de radiologie devront soit investir des ressources dans le matériel et le personnel nécessaires pour faire fonctionner ces solutions basées sur l'IA, soit opter pour des solutions basées sur le cloud. Le premier entraîne un coût supplémentaire mais permet le traitement des données dans les limites du réseau local de l'hôpital ou de la clinique. Les solutions informatiques basées sur le cloud (appelées « infrastructure as a service » ou « IaaS ») sont souvent considérées comme l'option la moins sécurisée et la moins fiable, mais cela dépend d'un certain nombre de facteurs et n'est donc pas toujours vrai (Baccianella & Gough, n.d.). Des directives sur les éléments à prendre en compte lors de l'achat de solutions basées sur le cloud dans le domaine de la santé sont disponibles (Cloud Security for Healthcare Services, 2021).
Manque de standardisation, d’interopérabilité et d’intégrabilité
Le problème de l’infrastructure devient encore plus compliqué si l’on considère la fragmentation actuelle du marché de l’imagerie médicale par l’IA (Alexander et al., 2020). Il est donc probable que dans un avenir proche, un même service disposera simultanément de plusieurs dizaines de solutions basées sur l’IA provenant de différents fournisseurs. Avoir une infrastructure autonome distincte (par exemple un poste de travail ou un serveur) pour chacun de ces éléments serait incroyablement compliqué et difficile à gérer. Parmi les solutions proposées, citons les « places de marché » de solutions d'IA, semblables à des magasins d'applications (Advanced AI Solutions for Radiology, n.d., Curated Marketplace, 2018, Imaging AI Marketplace - Overview, n.d., Sectra Amplifier Marketplace, 2021, The Nuance AI Marketplace for Diagnostic Imaging, n.d.), et le développement d'une infrastructure globale neutre vis-à-vis des fournisseurs (Leiner et al., 2021). La mise en oeuvre réussie de telles solutions nécessite des partenariats étroits entre les développeurs de solutions d’IA, les fournisseurs d’imagerie et les entreprises de technologie de l’information.
Interprétabilité
Il est souvent impossible de comprendre exactement comment les solutions basées sur l’IA arrivent à leurs conclusions, en particulier avec des approches complexes comme l’apprentissage profond. Cela réduit la transparence du processus décisionnel pour l'achat et l'approbation de ces solutions, rend l'identification des préjugés difficile et rend plus difficile pour les cliniciens d'expliquer les résultats de ces solutions à leurs patients et de déterminer si une solution fonctionne correctement ou a mal fonctionné (Char et al., 2018 ; Reddy et al., 2020 ; Vayena et al., 2018 ; Whittlestone et al., 2019). Certains ont suggéré que les techniques qui aident les humains à comprendre comment les algorithmes basés sur l’IA prennent certaines décisions ou prédictions (IA « interprétable » ou « explicable ») pourraient contribuer à atténuer ces défis. Cependant, d’autres ont fait valoir que les techniques actuellement disponibles ne sont pas adaptées pour comprendre les décisions individuelles d’un algorithme et ont mis en garde contre le fait de s’appuyer sur elles pour garantir que les algorithmes fonctionnent de manière sûre et fiable (Ghassemi et al., 2021).
Responsabilité
Dans les systèmes de santé, un cadre de responsabilité garantit que les agents de santé et les établissements médicaux peuvent être tenus responsables des effets indésirables résultant de leurs actions. La question de savoir qui doit être tenu responsable des échecs d’une solution basée sur l’IA est complexe. Pour les produits pharmaceutiques, par exemple, la responsabilité des défaillances inhérentes au produit ou à son utilisation incombe souvent soit au fabricant, soit au prescripteur. L’une des principales différences réside dans le fait que les systèmes basés sur l’IA évoluent et apprennent continuellement, et fonctionnent donc intrinsèquement d’une manière indépendante de ce que leurs développeurs auraient pu prévoir (Yeung, 2018). Pour l’utilisateur final tel que le professionnel de santé, la solution basée sur l’IA peut être opaque et il se peut donc qu’il ne soit pas en mesure de déterminer si la solution fonctionne mal ou est inexacte (Habli et al., 2020 ; Yeung, 2018).
Fragilité
Malgré des progrès substantiels dans leur développement au cours des dernières années, les algorithmes d’apprentissage profond restent étonnamment fragiles. Cela signifie que, lorsque l’algorithme est confronté à un scénario qui diffère considérablement de celui auquel il a été confronté lors de l’entraînement, il ne peut pas contextualiser et produit souvent des résultats absurdes ou inexacts. Cela se produit parce que, contrairement aux humains, la plupart des algorithmes apprennent à percevoir les choses dans les limites de certaines hypothèses, mais ne parviennent pas à généraliser en dehors de ces hypothèses. À titre d'exemple de l'utilisation abusive de ce système à des fins malveillantes, des modifications subtiles des images médicales, imperceptibles par les humains, peuvent rendre inexacts les résultats des algorithmes de classification des maladies (Finlayson et al., 2018). Le manque d’interprétabilité de nombreuses solutions basées sur l’IA aggrave ce problème car il rend difficile de déterminer comment elles sont parvenues à la mauvaise conclusion.
Prendre des décisions d'achat
Jusqu’à présent, plus de 100 produits basés sur l’IA ont obtenu le marquage de conformité européenne (CE) ou l’autorisation de la Food and Drug Administration (FDA). Ces produits peuvent être trouvés dans des bases de données en ligne continuellement mises à jour et consultables, organisées par la FDA (Center for Devices & Radiological Health, n.d.), l'American College of Radiology (Assess-AI, n.d.) et d'autres (AI for Radiology, n.d., The Medical Futurist, n.d. ; E. Wu et al., 2021). Le nombre croissant de produits disponibles, la complexité inhérente à bon nombre de ces solutions et le fait que de nombreuses personnes qui prennent habituellement des décisions d'achat dans les hôpitaux ne sont pas familiarisées avec l'évaluation de ces produits, il est important de bien réfléchir avant de décider quel produit acheter. De telles décisions devront être prises après avoir intégré les commentaires des professionnels de santé, des professionnels des technologies de l'information (TI), ainsi que des professionnels de la gestion, des finances, du droit et des ressources humaines au sein des hôpitaux.
Décider d'acheter ou non une solution basée sur l'IA en radiologie, ainsi que laquelle acheter parmi le nombre croissant de solutions disponibles dans le commerce, inclut des considérations de qualité, de sécurité et de finances. Au cours des dernières années, plusieurs directives ont émergé pour aider les acheteurs potentiels à prendre ces décisions (A Buyer's Guide to AI in Health and Care, 2020 ; Omoumi et al., 2021 ; Reddy et al., 2021), et ces directives sont susceptibles d’évoluer à l’avenir en fonction des attentes changeantes des clients, des organismes de réglementation et des parties prenantes impliquées dans les décisions de remboursement.
Tout d’abord, l’acheteur potentiel doit comprendre clairement quel est le problème et si l’IA est l’approche appropriée pour cette solution, ou s’il existe des alternatives plus avantageuses dans l’ensemble. Si l'IA est l'approche appropriée, les acheteurs doivent savoir exactement quelle est la portée de la solution d'un produit potentiel basé sur l'IA, c'est-à-dire quel problème spécifique la solution basée sur l'IA est conçue pour résoudre et dans quelles circonstances spécifiques. Cela inclut si la solution est destinée au dépistage, au diagnostic, à la surveillance, à la recommandation de traitement ou à une autre application. Cela inclut également les utilisateurs prévus de la solution et le type de qualifications ou de formation spécifiques qu'ils sont censés posséder pour pouvoir utiliser la solution et interpréter ses résultats. Il doit être clair pour les acheteurs si la solution est destinée à remplacer certaines tâches qui seraient normalement effectuées par l'utilisateur final, à faire office de double lecteur, de mécanisme de tri ou à d'autres tâches comme le contrôle qualité. Les acheteurs doivent également comprendre si la solution est destinée à fournir de « nouvelles » informations (c'est-à-dire des informations qui autrement ne seraient pas disponibles pour l'utilisateur sans la solution), à améliorer les performances d'une tâche existante au-delà des performances d'un humain ou d'une autre solution non basée sur l'IA ou si cela vise à économiser du temps ou d’autres ressources.
Les acheteurs devraient également avoir accès à des informations leur permettant d’évaluer les avantages potentiels de la solution d’IA, et cela devrait être étayé par des preuves scientifiques publiées sur l’efficacité et la rentabilité de la solution. La manière dont cela sera réalisé dépendra fortement de la solution elle-même et du contexte dans lequel elle devrait être déployée, mais des directives à ce sujet sont disponibles (National Institute for Health and Care Excellence [NICE], n.d.). Voici quelques questions à poser ici : Quelle influence la solution aura-t-elle sur la prise en charge des patients ? Cela améliorera-t-il les performances du diagnostic ? Cela permettra-t-il d'économiser du temps et de l'argent ? Cela affectera-t-il la qualité de vie des patients ? L'acheteur doit également savoir qui exactement est censé bénéficier de l'utilisation de cette solution (radiologues ? Cliniciens ? Patients ? Le système de santé ou la société dans son ensemble ?).
Comme pour toute intervention de santé, toutes les solutions basées sur l’IA comportent des risques potentiels, et ceux-ci doivent être clairement indiqués à l’acheteur. Certains de ces risques peuvent avoir des conséquences juridiques, comme le risque d’erreur de diagnostic. Ces risques doivent être quantifiés et les acheteurs potentiels doivent disposer d'un cadre pour y faire face, notamment en identifiant un cadre de responsabilité au sein des organisations mettant en oeuvre ces solutions. Les acheteurs doivent également s'assurer qu'ils comprennent clairement les effets négatifs potentiels sur la formation des radiologues et la perturbation potentielle des flux de travail des radiologues associée à l'utilisation de ces solutions.
Les spécificités de la conception de la solution d'IA sont également pertinentes pour la décision de l'acheter ou non. Il s'agit notamment de la robustesse de la solution face aux différences entre les fournisseurs et les paramètres d'analyse, des circonstances dans lesquelles l'algorithme a été entraîné (y compris les facteurs de confusion potentiels) et de la manière dont les performances ont été évaluées. Les acheteurs doivent également savoir clairement si et comment les sources potentielles de biais ont été prises en compte au cours du développement. Étant donné qu'une caractéristique essentielle des solutions basées sur l'IA est leur capacité à apprendre continuellement de nouvelles données, si et comment exactement ce recyclage est intégré dans la solution au fil du temps devrait également être clair pour l'acheteur, y compris si une nouvelle approbation réglementaire est nécessaire ou non avec chaque itération. Cela inclut également la nécessité ou non d'une reconversion professionnelle, par exemple en raison de changements dans l'équipement d'imagerie de l'établissement de l'acheteur.
Les principaux arguments de vente de nombreuses solutions basées sur l’IA sont la facilité d’utilisation et l’amélioration des flux de travail. Par conséquent, les acheteurs potentiels doivent examiner attentivement la manière dont ces solutions doivent être intégrées aux flux de travail existants, y compris l'interopérabilité avec les PACS et les systèmes de dossiers médicaux électroniques. Le fait que la solution nécessite ou non du matériel supplémentaire (par exemple des unités de traitement graphique) ou des logiciels (par exemple pour la visualisation des résultats de la solution), ou si elle peut facilement être intégrée à l'infrastructure informatique existante de l'organisation de l'acheteur, influence le coût global de la solution pour l'acheteur et constitue donc également une considération cruciale. De plus, le degré d'interaction manuelle requis, tant dans des circonstances normales que pour le dépannage, doit être connu de l'acheteur. Tous les utilisateurs potentiels de la solution d’IA doivent être impliqués dans le processus d’achat pour s’assurer qu’ils la connaissent et qu’elle répond à leurs normes éthiques professionnelles et répond à leurs besoins.
D'un point de vue réglementaire, il doit être clair pour l'acheteur si la solution est conforme aux réglementations en matière de dispositifs médicaux et de protection des données. La solution a-t-elle été approuvée dans le pays de l'acheteur ? Si oui, sous quelle classification de risque ? Les acheteurs devraient également envisager de créer des cartes de flux de données qui montrent comment les données circulent dans le fonctionnement de la solution basée sur l'IA, y compris qui a accès aux données.
Enfin, il existe d’autres facteurs à prendre en compte qui ne sont pas nécessairement propres aux solutions basées sur l’IA et que les acheteurs pourraient connaître en achetant d’autres types de solutions. Cela inclut le modèle de licence de la solution, la manière dont les utilisateurs doivent être formés à l'utilisation de la solution, la manière dont la solution est entretenue, la manière dont les pannes de la solution sont traitées et si des coûts supplémentaires sont à prévoir lors de l'extension de la mise en oeuvre de la solution (par exemple en utilisant la solution pour plus d'équipements d'imagerie ou plus d'utilisateurs). Cela permet à l’acheteur potentiel d’anticiper les coûts actuels et futurs d’achat de la solution.
Tendances futures
La dernière décennie, marquée par un intérêt croissant et des progrès pour les solutions d’imagerie médicale basées sur l’IA, a ouvert la voie à un certain nombre de tendances susceptibles d’apparaître ou de s’intensifier dans un avenir proche.
Premièrement, il existe un sentiment croissant selon lequel, bien que l’IA soit très prometteuse pour les applications interprétatives (telles que la détection de pathologies), les solutions non interprétatives basées sur l’IA pourraient avoir le plus grand potentiel en termes d’efficacité dans les flux de travail de radiologie et améliorer l’expérience des patients. Cette tendance à impliquer l’IA plus tôt dans le processus de prise en charge des patients est susceptible de s’étendre à l’IA agissant de plus en plus comme un système d’aide à la décision clinique pour guider quand et quelles analyses d’imagerie sont effectuées.
Pour que cela se produise, l’IA doit être intégrée aux systèmes d’information cliniques existants et les algorithmes spécifiques utilisés doivent être capables de traiter des données plus variées. Cela ouvrira probablement la voie au développement d’algorithmes capables d’intégrer les données démographiques, cliniques et de laboratoire des patients pour formuler des recommandations sur la prise en charge des patients (Huang, Pareek, et al., 2020 ; Rockenbach, 2021). Les algorithmes de traitement du langage naturel mentionnés précédemment et qui ont été utilisés pour interpréter les requêtes d'analyse peuvent être des candidats utiles pour cela.
De plus, nous verrons probablement des algorithmes d’IA capables d’interpréter plusieurs types différents de données d’imagerie provenant du même patient. Actuellement, moins de 5 % des solutions d'imagerie médicale basées sur l'IA disponibles dans le commerce fonctionnent avec plus d'une modalité d'imagerie (Rezazade Mehrizi et al., 2021 ; van Leeuwen et al., 2021), malgré le fait que le patient type dans un hôpital reçoit plusieurs examens d’imagerie pendant son séjour (Shinagare et al., 2014). Il est également probable que davantage de solutions basées sur l’IA seront développées et cibleront des modalités jusqu’ici négligées telles que les techniques d’imagerie nucléaire et les ultrasons.
Le marché actuel des solutions basées sur l’IA en radiologie est réparti entre un nombre relativement important d’entreprises (Alexander et al., 2020). Les utilisateurs potentiels s’attendent probablement à une intégration rationalisée de ces produits dans leurs flux de travail, ce qui peut s’avérer difficile dans un marché aussi fragmenté. Une intégration améliorée peut être obtenue de plusieurs manières différentes, notamment avec des marchés indépendants des fournisseurs ou par la consolidation progressive des fournisseurs de solutions basées sur l'IA.
Avec l’utilisation croissante de l’IA, la question de la confiance entre les développeurs d’IA, les professionnels de santé, les régulateurs et les patients deviendra plus pertinente. Il est donc probable que les efforts s’intensifieront pour prendre des mesures visant à renforcer cette confiance. Cela impliquera potentiellement d'élever les normes de preuve attendues pour les solutions basées sur l'IA (Aggarwal, Sounderajah, et al., 2021 ; X. Liu et al., 2019 ; van Leeuwen et al., 2021 ; Yusuf et al., 2020), les rendant plus transparentes grâce à l'utilisation et à l'amélioration de techniques d'IA interprétables (Holzinger et al., 2017 ; Reyes et al., 2020 ; “Towards Trustable Machine Learning”, 2018), et en améliorant les techniques permettant de préserver la confidentialité des données des patients (G. Kaissis et al., 2021 ; GA. Kaissis et al., 2020).
En outre, même si la plupart des réglementations existantes stipulent que les algorithmes basés sur l’IA ne peuvent pas être modifiés après l’approbation réglementaire, cette situation est susceptible de changer à l’avenir. La possibilité pour ces algorithmes d’apprendre des données acquises après approbation et de s’adapter à l’évolution des circonstances constitue un avantage majeur de l’IA. Pourtant, les cadres permettant d’y parvenir font jusqu’à présent défaut dans le secteur de la santé. Cependant, des idées prometteuses ont récemment émergé, notamment l'adaptation des cadres existants d'assurance et d'amélioration de la qualité des hôpitaux pour surveiller les performances des algorithmes basés sur l'IA et les données sur lesquelles ils sont formés et mettre à jour les algorithmes en conséquence (Feng et al., 2022). Cela nécessitera probablement le développement d'équipes multidisciplinaires au sein des hôpitaux, composées de cliniciens, de professionnels de l'informatique et de biostatisticiens qui collaborent étroitement avec les développeurs de modèles et les régulateurs (Feng et al., 2022).
Même si les obstacles évoqués dans les sections précédentes pourraient ralentir quelque peu l’adoption de l’IA en radiologie, il est peu probable que la crainte que l’IA remplace potentiellement les radiologues en fasse partie. Une enquête récente menée en Europe a montré que la plupart des radiologues ne percevaient pas de réduction de leur charge de travail clinique après l'adoption de solutions basées sur l'IA (Société européenne de radiologie [ESR], 2022), probablement parce que, dans le même temps, la demande de services de radiologie n'a cessé d'augmenter. Des études du monde entier ont montré que les professionnels de la radiologie, en particulier ceux exposés et expérimentés en IA, sont généralement optimistes quant au rôle de l'IA dans leur pratique (Y. Chen et al., 2021 ; Huisman et al., 2021 ; Ooi et al., 2021 ; Santomartino & Yi 2022 ; Scott et al., 2021).
Conclusion
L'IA s'est révélée prometteuse en ayant un impact positif sur pratiquement toutes les facettes du travail d'un service de radiologie - de la planification et du protocole des examens des patients à l'interprétation des images et à l'établissement de diagnostics. Cependant, des recherches prometteuses sur les outils basés sur l’IA en radiologie n’ont pas encore été largement adoptées dans la pratique courante, en raison d’un certain nombre de questions complexes et partiellement liées. Des solutions potentielles existent pour une majorité de ces défis, mais bon nombre de ces solutions nécessitent des affinements et des tests supplémentaires. Entre-temps, des directives émergent pour aider les utilisateurs potentiels de solutions basées sur l’IA en radiologie à naviguer dans le nombre croissant de produits commercialisés. Cela encourage leur adoption dans des scénarios du monde réel, permettant ainsi de découvrir leur véritable potentiel, ainsi que d’identifier et de remédier à leurs faiblesses de manière sûre et efficace. À mesure que ces améliorations progressives seront apportées, ces outils évolueront probablement pour gérer des données plus variées, seront intégrés dans des flux de travail consolidés, deviendront plus transparents et, à terme, plus utiles pour accroître l'efficacité et améliorer les soins aux patients.
Références
AAMC Report Reinforces Mounting Physician Shortage. (2021). AAMC. https://www.aamc.org/news-insights/press-releases/aamc-report-reinforces-mounting-physician-shortage
A buyer’s guide to AI in health and care. (2020). NHS Transformation Directorate. https://www.nhsx.nhs.uk/ai-lab/explore-all-resources/adopt-ai/a-buyers-guide-to-ai-in-health- and-care/
Advanced AI solutions for radiology. (n.d.). Calantic Website. Retrieved July 3, 2022, from https://aivisions.calantic.com/
Aggarwal, R., Farag, S., Martin, G., Ashrafian, H., & Darzi, A. (2021). Patient Perceptions on Data Sharing and Applying Artificial Intelligence to Health Care Data: Cross-sectional Survey. Journal of Medical Internet Research, 23(8), e26162. https://doi.org/10.2196/26162
Aggarwal, R., Sounderajah, V., Martin, G., Ting, D. S. W., Karthikesalingam, A., King, D., Ashrafian, H., & Darzi, A. (2021). Diagnostic accuracy of deep learning in medical imaging: a systematic review and meta-analysis. NPJ Digital Medicine, 4(1), 65. https://doi.org/10.1038/s41746-021-00438-z
Agnes, S. A., Anitha, J., Pandian, S. I. A., & Peter, J. D. (2019). Classification of Mammogram Images Using Multiscale all Convolutional Neural Network (MA-CNN). Journal of Medical Systems, 44(1), 30. https://doi.org/10.1007/s10916-019-1494-z
AIF360: A comprehensive set of fairness metrics for datasets and machine learning models, explanations for these metrics, and algorithms to mitigate bias in datasets and models. (n.d.). Github. Retrieved June 11, 2022, from https://github.com/Trusted-AI/AIF360
AI for radiology. (n.d.). Retrieved June 26, 2022, from https://grand-challenge.org/aiforradiology/?subspeciality=Abdomen&modality=All&ce_ under=All&ce_class=All&fda_class=All&sort_by=last %20 modified&search=
Akagi, M., Nakamura, Y., Higaki, T., Narita, K., Honda, Y., Zhou, J., Yu, Z., Akino, N., & Awai, K. (2019). Deep learning reconstruction improves image quality of abdominal ultra- high-resolution CT. European Radiology, 29(11), 6163–6171. https://doi.org/10.1007/s00330-019-06170-3
Akkus, Z., Cai, J., Boonrod, A., Zeinoddini, A., Weston, A. D., Philbrick, K. A., & Erickson, B. J. (2019). A Survey of Deep- Learning Applications in Ultrasound: Artificial Intelligence- Powered Ultrasound for Improving Clinical Workflow. Journal of the American College of Radiology: JACR, 16(9 Pt B), 1318–1328. https://doi.org/10.1016/j.jacr.2019.06.004
Al-Antari, M. A., Al-Masni, M. A., & Kim, T.-S. (2020). Deep Learning Computer-Aided Diagnosis for Breast Lesion in Digital Mammogram. Advances in Experimental Medicine and Biology, 1213, 59–72. https://doi.org/10.1007/978-3-030-33128-3_4
Alexander, A., Jiang, A., Ferreira, C., & Zurkiya, D. (2020). An Intelligent Future for Medical Imaging: A Market Outlook on Artificial Intelligence for Medical Imaging. Journal of the American College of Radiology: JACR, 17(1 Pt B), 165–170. https://doi.org/10.1016/j.jacr.2019.07.019
Allen, B., Agarwal, S., Coombs, L., Wald, C., & Dreyer, K. (2021). 2020 ACR Data Science Institute Artificial Intelligence Journal of the American College of Radiology: JACR
Alzubaidi, L., Zhang, J., Humaidi, A. J., Al-Dujaili, A., Duan, Y., Al-Shamma, O., Santamaría, J., Fadhel, M. A., Al-Amidie, M., & Farhan, L. (2021). Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions.
Arbabshirani, M. R., Fornwalt, B. K., Mongelluzzo, G. J., Suever, J. D., Geise, B. D., Patel, A. A., & Moore, G. J. (2018). Advanced machine learning in action: identification of intracranial hemorrhage on computed tomography scans of the head with clinical workflow integration. NPJ Digital Medicine, 1, 9. https://doi.org/10.1038/s41746-017-0015-z
Ardila, D., Kiraly, A. P., Bharadwaj, S., Choi, B., Reicher, J. J., Peng, L., Tse, D., Etemadi, M., Ye, W., Corrado, G., Naidich, D. P., & Shetty, S. (2019). End-to-end lung cancer screening with three-dimensional deep learning on low-dose chest computed tomography. Nature Medicine, 25(6), 954–961. https://doi.org/10.1038/s41591-019-0447-x
Arefan, D., Mohamed, A. A., Berg, W. A., Zuley, M. L., Sumkin, J. H., & Wu, S. (2020). Deep learning modeling using normal mammograms for predicting breast cancer risk. Medical Physics, 47(1), 110–118. https://doi.org/10.1002/mp.13886
Assess-AI. (n.d.). Retrieved July 2, 2022, from https://www.acrdsi.org/DSI-Services/Assess-AI
Azer, S. A. (2019). Deep learning with convolutional neural networks for identification of liver masses and hepatocellular carcinoma: A systematic review. World Journal of Gastrointestinal Oncology, 11(12), 1218–1230. https://doi.org/10.4251/wjgo.v11. i12.1218
Bacchi, S., Zerner, T., Oakden-Rayner, L., Kleinig, T., Patel, S., & Jannes, J. (2020). Deep Learning in the Prediction of Ischaemic Stroke Thrombolysis Functional Outcomes: A Pilot Study. Academic Radiology, 27(2), e19–e23. https://doi. org/10.1016/j.acra.2019.03.015
Baccianella, S., & Gough, T. (n.d.). Why cloud computing is the best option for hospitals adopting AI. Retrieved June 11, 2022, from https://www.aidence.com/articles/cloud-best-option-imaging-ai/
Balint, B. J., Steenburg, S. D., Lin, H., Shen, C., Steele, J. L., & Gunderman, R. B. (2014). Do telephone call interruptions have an impact on radiology resident diagnostic accuracy? Academic Radiology, 21(12), 1623–1628. https://doi.org/10.1016/j.acra.2014.08.001
Baltruschat, I., Steinmeister, L., Nickisch, H., Saalbach, A., Grass, M., Adam, G., Knopp, T., & Ittrich, H. (2021). Smart chest X-ray worklist prioritization using artificial intelligence: a clinical workflow simulation. European Radiology, 31(6), 3837– 3845. https://doi.org/10.1007/s00330-020-07480-7
Bash, S., Johnson, B., Gibbs, W., Zhang, T., Shankaranarayanan, A., & Tanenbaum, L. N. (2021). Deep Learning Image Processing Enables 40 % Faster Spinal MR Scans Which Match or Exceed Quality of Standard of Care : A Prospective Multicenter Multireader Study. Clinical Neuroradiology. https://doi.org/10.1007/s00062-021-01121-2
Bash, S., Wang, L., Airriess, C., Zaharchuk, G., Gong, E., Shankaranarayanan, A., & Tanenbaum, L. N. (2021). Deep Learning Enables 60 % Accelerated Volumetric Brain MRI While Preserving Quantitative Performance: A Prospective, Multicenter, Multireader Trial. AJNR. American Journal of Neuroradiology, 42(12), 2130–2137. https://doi.org/10.3174/ajnr.A7358
Boas, F. E., & Fleischmann, D. (2012). CT artifacts: causes and reduction techniques. Imaging in Medicine, 4(2), 229–240. https://doi.org/10.2217/iim.12.13
Boland, G. W., Duszak, R., Jr, & Kalra, M. (2014). Protocol design and optimization. Journal of the American College of Radiology: JACR, 11(5), 440–441. https://doi.org/10.1016/j. jacr.2014.01.021
Bonavita, I., Rafael-Palou, X., Ceresa, M., Piella, G., Ribas, V., & González Ballester, M. A. (2020). Integration of convolutional neural networks for pulmonary nodule malignancy assessment in a lung cancer classification pipeline. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 185, 105172. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2019.105172
Bozkurt, S., Cahan, E. M., Seneviratne, M. G., Sun, R., Lossio- Ventura, J. A., Ioannidis, J. P. A., & Hernandez-Boussard, T. (2020). Reporting of demographic data and representativeness in machine learning models using electronic health records.
Journal of the American Medical Informatics Association: JAMIA, 27(12), 1878–1884. https://doi.org/10.1093/jamia/ocaa164
Brown, A. D., & Marotta, T. R. (2018). Using machine learning for sequence-level automated MRI protocol selection in neuroradiology. Journal of the American Medical Informatics Association: JAMIA, 25(5), 568–571. https://doi.org/10.1093/jamia/ocx125
Bruls, R. J. M., & Kwee, R. M. (2020). Workload for radiologists during on-call hours: dramatic increase in the past 15 years.
Insights into Imaging, 11(1), 121. https://doi.org/10.1186/ s13244-020-00925-z
Buruk, B., Ekmekci, P. E., & Arda, B. (2020). A critical perspective on guidelines for responsible and trustworthy artificial intelligence. Medicine, Health Care, and Philosophy, 23(3), 387–399. https://doi.org/10.1007/s11019-020-09948-1
Cadario, R., Longoni, C., & Morewedge, C. K. (2021). Understanding, explaining, and utilizing medical artificial intelligence. Nature Human Behaviour, 5(12), 1636–1642. https://doi.org/10.1038/s41562-021-01146-0
Center for Devices, & Radiological Health. (n.d.). Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)-Enabled Medical Devices. U.S. Food and Drug Administration; FDA. Retrieved July 2, 2022, from https://www.fda.gov/medical-devices/software- medical-device-samd/artificial-intelligence-and-machine- learning-aiml-enabled-medical-devices
Char, D. S., Shah, N. H., & Magnus, D. (2018). Implementing Machine Learning in Health Care - Addressing Ethical Challenges. The New England Journal of Medicine, 378(11), 981–983. https://doi.org/10.1056/NEJMp1714229
Chen, H., Zhang, Y., Kalra, M. K., Lin, F., Chen, Y., Liao, P., Zhou, J., & Wang, G. (2017). Low-Dose CT With a Residual Encoder-Decoder Convolutional Neural Network. IEEE Transactions on Medical Imaging, 36(12), 2524–2535. https://doi.org/10.1109/TMI.2017.2715284
Chen, Y., Stavropoulou, C., Narasinkan, R., Baker, A., & Scarbrough, H. (2021). Professionals’ responses to the introduction of AI innovations in radiology and their implications for future adoption: a qualitative study. BMC Health Services Research, 21(1), 813. https://doi.org/10.1186/ s12913-021-06861-y
Choe, J., Lee, S. M., Do, K.-H., Lee, G., Lee, J.-G., Lee, S. M., & Seo, J. B. (2019). Deep Learning-based Image Conversion of CT Reconstruction Kernels Improves Radiomics Reproducibility for Pulmonary Nodules or Masses. Radiology, 292(2), 365–373. https://doi.org/10.1148/radiol.2019181960
Choi, K. S., Choi, S. H., & Jeong, B. (2019). Prediction of IDH genotype in gliomas with dynamic susceptibility contrast perfusion MR imaging using an explainable recurrent neural network. Neuro-Oncology, 21(9), 1197–1209. https://doi.org/10.1093/neuonc/noz095
Chong, L. R., Tsai, K. T., Lee, L. L., Foo, S. G., & Chang, P. C. (2020). Artificial Intelligence Predictive Analytics in the Management of Outpatient MRI Appointment No-Shows. AJR. American Journal of Roentgenology, 215(5), 1155–1162. https://doi.org/10.2214/AJR.19.22594
Cikes, M., Sanchez-Martinez, S., Claggett, B., Duchateau, N., Piella, G., Butakoff, C., Pouleur, A. C., Knappe, D., Biering- Sørensen, T., Kutyifa, V., Moss, A., Stein, K., Solomon, S. D., & Bijnens, B. (2019). Machine learning-based phenogrouping in heart failure to identify responders to cardiac resynchronization therapy. European Journal of Heart Failure, 21(1), 74–85. https://doi.org/10.1002/ejhf.1333
Ciompi, F., Chung, K., van Riel, S. J., Setio, A. A. A., Gerke, P. K., Jacobs, C., Scholten, E. T., Schaefer-Prokop, C., Wille,
M. M. W., Marchianò, A., Pastorino, U., Prokop, M., & van Ginneken, B. (2017). Towards automatic pulmonary nodule management in lung cancer screening with deep learning. Scientific Reports, 7, 46479. https://doi.org/10.1038/srep46479
Clinical radiology UK workforce census 2019 report. (2019). https://www.rcr.ac.uk/publication/clinical-radiology-uk-workforce-census-2019-report
Cloud security for healthcare services. (2021, January 14). ENISA. https://www.enisa.europa.eu/publications/cloud- security-for-healthcare-services/
CONSORT-AI and SPIRIT-AI Steering Group. (2019). Reporting guidelines for clinical trials evaluating artificial intelligence interventions are needed. Nature Medicine, 25(10), 1467–1468. https://doi.org/10.1038/s41591-019-0603-3
Curated marketplace. (2018, May 22). Blackford. https://www.blackfordanalysis.com/applications/
Dance, A. (2021). AI spots cell structures that humans can’t. Nature. 592 (7852), 154–155.
Dantas, L. F., Fleck, J. L., Cyrino Oliveira, F. L., & Hamacher, S. (2018). No-shows in appointment scheduling - a systematic literature review. Health Policy, 122(4), 412–421. https://doi.org/10.1016/j.healthpol.2018.02.002
Deák, Z., Grimm, J. M., Treitl, M., Geyer, L. L., Linsenmaier, U., Körner, M., Reiser, M. F., & Wirth, S. (2013). Filtered back projection, adaptive statistical iterative reconstruction, and a model-based iterative reconstruction in abdominal CT: an experimental clinical study. Radiology, 266(1), 197–206. https://doi.org/10.1148/radiol.12112707
Dembrower, K., Liu, Y., Azizpour, H., Eklund, M., Smith, K., Lindholm, P., & Strand, F. (2020). Comparison of a Deep
Learning Risk Score and Standard Mammographic Density Score for Breast Cancer Risk Prediction. Radiology, 294(2), 265–272. https://doi.org/10.1148/radiol.2019190872
Do, B. H., Langlotz, C., & Beaulieu, C. F. (2017). Bone Tumor Diagnosis Using a Naïve Bayesian Model of Demographic and Radiographic Features. Journal of Digital Imaging, 30(5), 640–647. https://doi.org/10.1007/s10278-017-0001-7
Dou, Q., Yu, L., Chen, H., Jin, Y., Yang, X., Qin, J., & Heng, P.-A. (2017). 3D deeply supervised network for automated segmentation of volumetric medical images. Medical Image Analysis, 41, 40–54. https://doi.org/10.1016/j.media.2017.05.001
Eche, T., Schwartz, L. H., Mokrane, F.-Z., & Dercle, L. (2021). Toward Generalizability in the Deployment of Artificial Intelligence in Radiology: Role of Computation Stress Testing to Overcome Underspecification. Radiology. Artificial Intelligence, 3(6), e210097. https://doi.org/10.1148/ryai.2021210097
England, N. H. S., & Improvement, N. H. S. (2019). NHS diagnostic waiting times and activity data. NHS. https://www. england.nhs.uk/statistics/wp-content/uploads/sites/2/2021/12/ DWTA-Report-October-2021_M43D4.pdf
Esmaeilzadeh, P. (2020). Use of AI-based tools for healthcare purposes: a survey study from consumers’ perspectives. BMC Medical Informatics and Decision Making, 20(1), 170. https://doi. org/10.1186/s12911-020-01191-1
Esses, S. J., Lu, X., Zhao, T., Shanbhogue, K., Dane, B., Bruno, M., & Chandarana, H. (2018). Automated image quality evaluation of T2 -weighted liver MRI utilizing deep learning architecture. Journal of Magnetic Resonance Imaging: JMRI, 47(3), 723–728. https://doi.org/10.1002/jmri.25779
European Society of Radiology (ESR). (2022). Current practical experience with artificial intelligence in clinical radiology:
a survey of the European Society of Radiology. Insights into Imaging, 13(1), 107. https://doi.org/10.1186/s13244-022- 01247-y
Faron, A., Sichtermann, T., Teichert, N., Luetkens, J. A., Keulers, A., Nikoubashman, O., Freiherr, J., Mpotsaris, A., & Wiesmann, M. (2020). Performance of a Deep-Learning Neural Network to Detect Intracranial Aneurysms from 3D TOF-MRA Compared to Human Readers. Clinical Neuroradiology, 30(3), 591–598. https://doi.org/10.1007/s00062-019-00809-w
Feng, J., Phillips, R. V., Malenica, I., Bishara, A., Hubbard, A. E., Celi, L. A., & Pirracchio, R. (2022). Clinical artificial intelligence quality improvement: towards continual monitoring and updating of AI algorithms in healthcare. NPJ Digital Medicine, 5(1), 66. https://doi.org/10.1038/s41746-022- 00611-y
Finlayson, S. G., Chung, H. W., Kohane, I. S., & Beam, A. L. (2018). Adversarial Attacks Against Medical Deep Learning Systems. In arXiv [cs.CR]. arXiv. https://doi.org/10.1145/nnnnnnn.
Flanders, A. E., Prevedello, L. M., Shih, G., Halabi, S. S., Kalpathy-Cramer, J., Ball, R., Mongan, J. T., Stein, A., Kitamura, F. C., Lungren, M. P., Choudhary, G., Cala, L., Coelho, L., Mogensen, M., Morón, F., Miller, E., Ikuta, I., Zohrabian, V., McDonnell, O., … RSNA-ASNR 2019 Brain Hemorrhage CT Annotators. (2020). Construction of a Machine Learning Dataset through Collaboration: The RSNA 2019 Brain CT Hemorrhage Challenge. Radiology. Artificial Intelligence, 2(3), e190211. https://doi.org/10.1148/ryai.2020190211
Freeman, K., Geppert, J., Stinton, C., Todkill, D., Johnson, S., Clarke, A., & Taylor-Phillips, S. (2021). Use of artificial intelligence for image analysis in breast cancer screening programmes: systematic review of test accuracy. BMJ , 374, n1872. https://doi.org/10.1136/bmj.n1872
General Data Protection Regulation (GDPR) – Official Legal Text. (2016, July 13). General Data Protection Regulation (GDPR). https://gdpr-info.eu/
Ghafur, S., Van Dael, J., Leis, M., Darzi, A., & Sheikh, A. (2020). Public perceptions on data sharing: key insights from the UK and the USA. The Lancet. Digital Health, 2(9), e444–e446. https://doi.org/10.1016/S2589-7500(20)30161-8
Ghani, M. U., & Clem Karl, W. (2019). Fast Enhanced CT Metal Artifact Reduction using Data Domain Deep Learning. In arXiv [cs.CV]. arXiv. http://arxiv.org/abs/1904.04691
Ghassemi, M., Oakden-Rayner, L., & Beam, A. L. (2021). The false hope of current approaches to explainable artificial intelligence in health care. The Lancet. Digital Health, 3(11), e745–e750. https://doi.org/10.1016/S2589-7500(21)00208-9
Ginat, D. T. (2020). Analysis of head CT scans flagged by deep learning software for acute intracranial hemorrhage. Neuroradiology, 62(3), 335–340. https://doi.org/10.1007/s00234-019-02330-w
Goebel, J., Stenzel, E., Guberina, N., Wanke, I., Koehrmann, M., Kleinschnitz, C., Umutlu, L., Forsting, M., Moenninghoff, C., & Radbruch, A. (2018). Automated ASPECT rating: comparison between the Frontier ASPECT Score software and the Brainomix software. Neuroradiology, 60(12), 1267–1272. https://doi.org/10.1007/s00234-018-2098-x
Habli, I., Lawton, T., & Porter, Z. (2020). Artificial intelligence in health care: accountability and safety. Bulletin of the World Health Organization, 98(4), 251–256. https://doi.org/10.2471/ BLT.19.237487
Halabi, S. S., Prevedello, L. M., Kalpathy-Cramer, J., Mamonov, A. B., Bilbily, A., Cicero, M., Pan, I., Pereira, L. A., Sousa, R. T., Abdala, N., Kitamura, F. C., Thodberg, H. H., Chen, L., Shih, G., Andriole, K., Kohli, M. D., Erickson, B. J., & Flanders, A. E. (2019). The RSNA Pediatric Bone Age Machine Learning Challenge. Radiology, 290(2), 498–503. https://doi. org/10.1148/radiol.2018180736
Hargreaves, B. A., Worters, P. W., Pauly, K. B., Pauly, J. M., Koch, K. M., & Gold, G. E. (2011). Metal-induced artifacts in MRI. AJR. American Journal of Roentgenology, 197(3), 547–555. https://doi.org/10.2214/AJR.11.7364
Harry, E., Sinsky, C., Dyrbye, L. N., Makowski, M. S., Trockel, M., Tutty, M., Carlasare, L. E., West, C. P., & Shanafelt, T. D. (2021). Physician Task Load and the Risk of Burnout Among US Physicians in a National Survey. Joint Commission Journal on Quality and Patient Safety / Joint Commission Resources, 47(2), 76–85. https://doi.org/10.1016/j.jcjq.2020.09.011
Hata, A., Yanagawa, M., Yamagata, K., Suzuki, Y., Kido, S., Kawata, A., Doi, S., Yoshida, Y., Miyata, T., Tsubamoto, M., Kikuchi, N., & Tomiyama, N. (2021). Deep learning algorithm for detection of aortic dissection on non-contrast-enhanced CT. European Radiology, 31(2), 1151–1159. https://doi.org/10.1007/s00330-020-07213-w
Hauptmann, A., Arridge, S., Lucka, F., Muthurangu, V., & Steeden, J. A. (2019). Real-time cardiovascular MR with
spatio-temporal artifact suppression using deep learning-proof of concept in congenital heart disease. Magnetic Resonance in Medicine: Official Journal of the Society of Magnetic Resonance in Medicine / Society of Magnetic Resonance in Medicine, 81(2), 1143–1156. https://doi.org/10.1002/mrm.27480
Health Ethics & Governance. (2021, June 28). Ethics and governance of artificial intelligence for health. World Health Organization. https://www.who.int/publications/i/item/9789240029200
He, L., Li, H., Dudley, J. A., Maloney, T. C., Brady, S. L., Somasundaram, E., Trout, A. T., & Dillman, J. R. (2019). Machine Learning Prediction of Liver Stiffness Using Clinical and T2-Weighted MRI Radiomic Data. AJR. American Journal of Roentgenology, 213(3), 592–601. https://doi.org/10.2214/AJR.19.21082
Herent, P., Schmauch, B., Jehanno, P., Dehaene, O., Saillard, C., Balleyguier, C., Arfi-Rouche, J., & Jégou, S. (2019).
Detection and characterization of MRI breast lesions using deep learning. Diagnostic and Interventional Imaging, 100(4), 219–225. https://doi.org/10.1016/j.diii.2019.02.008
Hinton, B., Ma, L., Mahmoudzadeh, A. P., Malkov, S., Fan, B., Greenwood, H., Joe, B., Lee, V., Kerlikowske, K., & Shepherd,
J. (2019). Deep learning networks find unique mammographic differences in previous negative mammograms between interval and screen-detected cancers: a case-case study. Cancer Imaging: The Official Publication of the International Cancer Imaging Society, 19(1), 41. https://doi.org/10.1186/s40644-019-0227-3
Holzinger, A., Biemann, C., Pattichis, C. S., & Kell, D. B. (2017). What do we need to build explainable AI systems for the medical domain? In arXiv [cs.AI]. arXiv. http://arxiv.org/abs/1712.09923
Hötker, A. M., Da Mutten, R., Tiessen, A., Konukoglu, E., & Donati, O. F. (2021). Improving workflow in prostate MRI:
AI-based decision-making on biparametric or multiparametric MRI. Insights into Imaging, 12(1), 112. https://doi.org/10.1186/ s13244-021-01058-7
Huang, S.-C., Kothari, T., Banerjee, I., Chute, C., Ball, R. L., Borus, N., Huang, A., Patel, B. N., Rajpurkar, P., Irvin, J., Dunnmon, J., Bledsoe, J., Shpanskaya, K., Dhaliwal, A., Zamanian, R., Ng, A. Y., & Lungren, M. P. (2020). PENet-a scalable deep-learning model for automated diagnosis of pulmonary embolism using volumetric CT imaging. NPJ Digital Medicine, 3, 61. https://doi.org/10.1038/s41746-020-0266-y
Huang, S.-C., Pareek, A., Seyyedi, S., Banerjee, I., & Lungren, M. P. (2020). Fusion of medical imaging and electronic health records using deep learning: a systematic review and implementation guidelines. NPJ Digital Medicine, 3, 136. https:// doi.org/10.1038/s41746-020-00341-z
Huisman, M., Ranschaert, E., Parker, W., Mastrodicasa, D., Koci, M., Pinto de Santos, D., Coppola, F., Morozov, S., Zins, M., Bohyn, C., Koç, U., Wu, J., Veean, S., Fleischmann, D., Leiner, T., & Willemink, M. J. (2021). An international survey on AI in radiology in 1,041 radiologists and radiology residents part 1: fear of replacement, knowledge, and attitude. European Radiology, 31(9), 7058–7066. https://doi.org/10.1007/s00330-021-07781-5
Hu, S.-Y., Santus, E., Forsyth, A. W., Malhotra, D., Haimson, J., Chatterjee, N. A., Kramer, D. B., Barzilay, R., Tulsky,
J. A., & Lindvall, C. (2019). Can machine learning improve patient selection for cardiac resynchronization therapy? PloS One, 14(10), e0222397. https://doi.org/10.1371/journal. pone.0222397
Hwang, E. J., Nam, J. G., Lim, W. H., Park, S. J., Jeong, Y. S., Kang, J. H., Hong, E. K., Kim, T. M., Goo, J. M., Park, S., Kim, K. H., & Park, C. M. (2019). Deep Learning for Chest Radiograph Diagnosis in the Emergency Department. Radiology, 293(3), 573–580. https://doi.org/10.1148/radiol.2019191225
Hwang, E. J., Park, S., Jin, K.-N., Kim, J. I., Choi, S. Y., Lee, J. H., Goo, J. M., Aum, J., Yim, J.-J., Park, C. M., & Deep Learning- Based Automatic Detection Algorithm Development and Evaluation Group. (2019). Development and Validation of a Deep Learning-based Automatic Detection Algorithm for Active Pulmonary Tuberculosis on Chest Radiographs. Clinical Infectious Diseases: An Official Publication of the Infectious Diseases Society of America, 69(5), 739–747. https://doi.org/10.1093/cid/ciy967
Hwang, S., Kim, H.-E., Jeong, J., & Kim, H.-J. (2016). A novel approach for tuberculosis screening based on deep convolutional neural networks. In G. D. Tourassi & S. G. Armato (Eds.), Medical Imaging 2016: Computer-Aided Diagnosis. SPIE. https://doi.org/10.1117/12.2216198
IBM Watson Studio - Model Risk Management. (n.d.). Retrieved June 11, 2022, from https://www.ibm.com/cloud/ watson-studio/model-risk-management
Imaging AI Marketplace - overview. (n.d.). Retrieved June 11, 2022, from https://www.ibm.com/products/imaging-ai- marketplace
Jamaludin, A., Lootus, M., Kadir, T., Zisserman, A., Urban, J., Battié, M. C., Fairbank, J., McCall, I., & Genodisc Consortium. (2017). ISSLS PRIZE IN BIOENGINEERING SCIENCE 2017:
Automation of reading of radiological features from magnetic resonance images (MRIs) of the lumbar spine without human intervention is comparable with an expert radiologist. European Spine Journal: Official Publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society, 26(5), 1374–1383. https:// doi.org/10.1007/s00586-017-4956-3
Kaissis, G. A., Makowski, M. R., Rückert, D., & Braren, R. F. (2020). Secure, privacy-preserving and federated machine learning in medical imaging. Nature Machine Intelligence, 2(6), 305–311. https://doi.org/10.1038/s42256-020-0186-1
Kaissis, G., Ziller, A., Passerat-Palmbach, J., Ryffel, T., Usynin, D., Trask, A., Lima, I., Mancuso, J., Jungmann, F., Steinborn, M.-M., Saleh, A., Makowski, M., Rueckert, D., & Braren, R. (2021). End-to-end privacy preserving deep learning on multi-institutional medical imaging. Nature Machine Intelligence, 3(6), 473–484. https://doi.org/10.1038/s42256-021-00337-8
Kalra, A., Chakraborty, A., Fine, B., & Reicher, J. (2020). Machine Learning for Automation of Radiology Protocols for Quality and Efficiency Improvement. Journal of the American College of Radiology: JACR, 17(9), 1149–1158. https://doi.org/10.1016/j.jacr.2020.03.012
Kao, P.-Y., Chen, J. W., & Manjunath, B. S. (2019). Improving 3D U-Net for Brain Tumor Segmentation by Utilizing Lesion Prior. In arXiv [cs.CV]. arXiv. http://arxiv.org/abs/1907.00281
Kapoor, N., Lacson, R., & Khorasani, R. (2020). Workflow Applications of Artificial Intelligence in Radiology and an Overview of Available Tools. Journal of the American College of Radiology: JACR, 17(11), 1363–1370. https://doi.org/10.1016/j.jacr.2020.08.016
Kathirvelu, D., Vinupritha, P., & Kalpana, V. (2019). A computer aided diagnosis system for measurement of mandibular cortical thickness on dental panoramic radiographs in prediction of women with low bone mineral density. Journal of Medical Systems, 43(6), 148. https://doi.org/10.1007/s10916-019-1268-7
Ker, J., Singh, S. P., Bai, Y., Rao, J., Lim, T., & Wang, L. (2019). Image Thresholding Improves 3-Dimensional Convolutional Neural Network Diagnosis of Different Acute Brain Hemorrhages on Computed Tomography Scans. Sensors, 19(9). https://doi.org/10.3390/s19092167
Khan, F. A., Majidulla, A., Tavaziva, G., Nazish, A., Abidi, S. K., Benedetti, A., Menzies, D., Johnston, J. C., Khan, A. J., & Saeed, S. (2020). Chest x-ray analysis with deep learning- based software as a triage test for pulmonary tuberculosis: a prospective study of diagnostic accuracy for culture-confirmed disease. The Lancet. Digital Health, 2(11), e573–e581. https://doi.org/10.1016/S2589-7500(20)30221-1
Kim, D. W., Jang, H. Y., Kim, K. W., Shin, Y., & Park, S. H. (2019). Design Characteristics of Studies Reporting the Performance of Artificial Intelligence Algorithms for Diagnostic Analysis of Medical Images: Results from Recently Published Papers. Korean Journal of Radiology: Official Journal of the Korean Radiological Society, 20(3), 405–410. https://doi.org/10.3348/kjr.2019.0025
Kim, K. H., & Park, S.-H. (2017). Artificial neural network for suppression of banding artifacts in balanced steady-state free precession MRI. Magnetic Resonance Imaging, 37, 139–146. https://doi.org/10.1016/j.mri.2016.11.020
Korteling, J. E. H., van de Boer-Visschedijk, G. C., Blankendaal, R. A. M., Boonekamp, R. C., & Eikelboom, A. R. (2021). Human- versus Artificial Intelligence. Frontiers in Artificial Intelligence 4, 622364. https://doi.org/10.3389/ frai.2021.622364
Kühl, N., Goutier, M., Baier, L., Wolff, C., & Martin, D. (2020). Human vs. supervised machine learning: Who learns patterns faster? In arXiv [cs.AI] arXiv. http://arxiv.org/abs/2012.03661
Kuo, W., Häne, C., Mukherjee, P., Malik, J., & Yuh, E. L. (2019). Expert-level detection of acute intracranial hemorrhage on head computed tomography using deep learning. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 116(45), 22737–22745. https://doi.org/10.1073/ pnas.1908021116
Langerhuizen, D. W. G., Janssen, S. J., Mallee, W. H., van den Bekerom, M. P. J., Ring, D., Kerkhoffs, G. M. M. J., Jaarsma,
R. L., & Doornberg, J. N. (2019). What Are the Applications and Limitations of Artificial Intelligence for Fracture Detection and Classification in Orthopaedic Trauma Imaging? A Systematic Review. Clinical Orthopaedics and Related Research, 477(11), 2482–2491. https://doi.org/10.1097/CORR.0000000000000848
Lang, N., Zhang, Y., Zhang, E., Zhang, J., Chow, D., Chang, P., Yu, H. J., Yuan, H., & Su, M.-Y. (2019). Differentiation of spinal metastases originated from lung and other cancers using radiomics and deep learning based on DCE-MRI. Magnetic Resonance Imaging, 64, 4–12. https://doi.org/10.1016/j. mri.2019.02.013
Larrazabal, A. J., Nieto, N., Peterson, V., Milone, D. H., & Ferrante, E. (2020). Gender imbalance in medical imaging datasets produces biased classifiers for computer-aided diagnosis. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 117(23), 12592–12594. https://doi.org/10.1073/pnas.1919012117
Lee, J.-S., Adhikari, S., Liu, L., Jeong, H.-G., Kim, H., & Yoon, S.-J. (2019). Osteoporosis detection in panoramic radiographs using a deep convolutional neural network-based computer- assisted diagnosis system: a preliminary study. Dento Maxillo Facial Radiology, 48(1), 20170344. https://doi.org/10.1259/ dmfr.20170344
Lee, Y. H. (2018). Efficiency Improvement in a Busy Radiology Practice: Determination of Musculoskeletal Magnetic Resonance Imaging Protocol Using Deep-Learning Convolutional Neural Networks. Journal of Digital Imaging, 31(5), 604–610. https://doi.org/10.1007/s10278-018-0066-y
Leiner, T., Bennink, E., Mol, C. P., Kuijf, H. J., & Veldhuis, W. B. (2021). Bringing AI to the clinic: blueprint for a vendor-neutral AI deployment infrastructure. Insights into Imaging, 12(1), 11. https://doi.org/10.1186/s13244-020-00931-1
Lekadir, K., Osuala, R., Gallin, C., Lazrak, N., Kushibar, K., Tsakou, G., Aussó, S., Alberich, L. C., Marias, K., Tsiknakis, M., Colantonio, S., Papanikolaou, N., Salahuddin, Z., Woodruff, H. C., Lambin, P., & Martí-Bonmatí, L. (2021). FUTURE-AI: Guiding Principles and Consensus Recommendations for Trustworthy Artificial Intelligence in Medical Imaging. In arXiv [cs.CV]. arXiv. http://arxiv.org/abs/2109.09658
Letourneau-Guillon, L., Camirand, D., Guilbert, F., & Forghani, R. (2020). Artificial Intelligence Applications for Workflow, Process Optimization and Predictive Analytics. Neuroimaging Clinics of North America, 30(4), e1–e15. https://doi.org/10.1016/j.nic.2020.08.008
Levin, D. C., Parker, L., & Rao, V. M. (2017). Recent Trends in Imaging Use in Hospital Settings: Implications for Future Planning. Journal of the American College of Radiology: JACR, 14(3), 331–336. https://doi.org/10.1016/j.jacr.2016.08.025
Lindsey, R., Daluiski, A., Chopra, S., Lachapelle, A., Mozer, M., Sicular, S., Hanel, D., Gardner, M., Gupta, A., Hotchkiss, R., & Potter, H. (2018). Deep neural network improves fracture detection by clinicians. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 115(45), 11591–11596. https://doi.org/10.1073/pnas.1806905115
Liu, F., Tang, J., Ma, J., Wang, C., Ha, Q., Yu, Y., & Zhou, Z. (2021). The application of artificial intelligence to chest medical image analysis. Intelligent Medicine, 1(3), 104–117. https://doi.org/10.1016/j.imed.2021.06.004
Liu, F., Zhou, Z., Samsonov, A., Blankenbaker, D., Larison, W., Kanarek, A., Lian, K., Kambhampati, S., & Kijowski, R. (2018). Deep Learning Approach for Evaluating Knee MR Images: Achieving High Diagnostic Performance for Cartilage Lesion Detection. Radiology, 289(1), 160–169. https://doi.org/10.1148/ radiol.2018172986
Liu, X., Cruz Rivera, S., Moher, D., Calvert, M. J., Denniston, A. K., & SPIRIT-AI and CONSORT-AI Working Group. (2020). Reporting guidelines for clinical trial reports for interventions involving artificial intelligence: the CONSORT-AI extension. Nature Medicine, 26(9), 1364–1374. https://doi.org/10.1038/ s41591-020-1034-x
Liu, X., Faes, L., Kale, A. U., Wagner, S. K., Fu, D. J., Bruynseels, A., Mahendiran, T., Moraes, G., Shamdas, M., Kern, C., Ledsam, J. R., Schmid, M. K., Balaskas, K., Topol, E. J., Bachmann, L. M., Keane, P. A., & Denniston, A. K. (2019). A comparison of deep learning performance against health-care professionals in detecting diseases from medical imaging: a systematic review and meta-analysis. The Lancet. Digital Health, 1(6), e271–e297. https://doi.org/10.1016/S2589-7500(19)30123-2
Li, X., Shen, L., Xie, X., Huang, S., Xie, Z., Hong, X., & Yu, J. (2020). Multi-resolution convolutional networks for chest X-ray radiograph based lung nodule detection. Artificial Intelligence in Medicine, 103, 101744. https://doi.org/10.1016/j. artmed.2019.101744
Lotan, E., Tschider, C., Sodickson, D. K., Caplan, A. L., Bruno, M., Zhang, B., & Lui, Y. W. (2020). Medical Imaging and Privacy in the Era of Artificial Intelligence: Myth, Fallacy, and the Future. Journal of the American College of Radiology: JACR, 17(9), 1159–1162. https://doi.org/10.1016/j.jacr.2020.04.007
Maegerlein, C., Fischer, J., Mönch, S., Berndt, M., Wunderlich, S., Seifert, C. L., Lehm, M., Boeckh-Behrens, T., Zimmer, C., & Friedrich, B. (2019). Automated Calculation of the Alberta Stroke Program Early CT Score: Feasibility and
Reliability. Radiology, 291(1), 141–148. https://doi.org/10.1148/ radiol.2019181228
Mairhöfer, D., Laufer, M., Simon, P. M., Sieren, M., Bischof, A., Käster, T., Barth, E., Barkhausen, J., & Martinetz, T. (2021). An AI-based Framework for Diagnostic Quality Assessment of Ankle Radiographs. https://openreview.net/ pdf?id=bj04hJss_xZ
Mancio, J., Pashakhanloo, F., El-Rewaidy, H., Jang, J., Joshi, G., Csecs, I., Ngo, L., Rowin, E., Manning, W., Maron, M., & Nezafat, R. (2022). Machine learning phenotyping of scarred myocardium from cine in hypertrophic cardiomyopathy. European Heart Journal Cardiovascular Imaging, 23(4), 532–542. https://doi.org/10.1093/ehjci/jeab056
Matsoukas, S., Morey, J., Lock, G., Chada, D., Shigematsu, T., Marayati, N. F., Delman, B. N., Doshi, A., Majidi, S.,
De Leacy, R., Kellner, C. P., & Fifi, J. T. (2022). AI software detection of large vessel occlusion stroke on CT angiography: a real-world prospective diagnostic test accuracy study. Journal of Neurointerventional Surgery. https://doi.org/10.1136/ neurintsurg-2021-018391
McKinney, S. M., Sieniek, M., Godbole, V., Godwin, J., Antropova, N., Ashrafian, H., Back, T., Chesus, M., Corrado, G. S., Darzi, A., Etemadi, M., Garcia-Vicente, F., Gilbert, F. J., Halling-Brown, M., Hassabis, D., Jansen, S., Karthikesalingam, A., Kelly, C. J., King, D., … Shetty, S. (2020). International evaluation of an AI system for breast cancer screening. Nature, 577(7788), 89–94. https://doi.org/10.1038/s41586-019-1799-6
McLeavy, C. M., Chunara, M. H., Gravell, R. J., Rauf, A., Cushnie, A., Staley Talbot, C., & Hawkins, R. M. (2021). The future of CT: deep learning reconstruction. Clinical Radiology, 76(6), 407–415. https://doi.org/10.1016/j.crad.2021.01.010
Medical AI evaluation. (n.d.). Retrieved June 26, 2022, from https://ericwu09.github.io/medical-ai-evaluation/
Mlynarski, P., Delingette, H., Criminisi, A., & Ayache, N. (2019). Deep learning with mixed supervision for brain tumor segmentation. Journal of Medical Imaging (Bellingham, Wash.), 6(3), 034002. https://doi.org/10.1117/1.JMI.6.3.034002
Mongan, J., Moy, L., & Kahn, C. E., Jr. (2020). Checklist for Artificial Intelligence in Medical Imaging (CLAIM): A Guide for Authors and Reviewers. Radiology. Artificial Intelligence, 2(2), e200029. https://doi.org/10.1148/ryai.2020200029
Moon, H., Huo, Y., Abramson, R. G., Peters, R. A., Assad, A., Moyo, T. K., Savona, M. R., & Landman, B. A. (2019). Acceleration of spleen segmentation with end-to-end deep learning method and automated pipeline. Computers in Biology and Medicine, 107, 109–117. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2019.01.018
Morey, J. R., Zhang, X., Yaeger, K. A., Fiano, E., Marayati, N. F., Kellner, C. P., De Leacy, R. A., Doshi, A., Tuhrim, S., & Fifi, J. T. (2021). Real-World Experience with Artificial Intelligence- Based Triage in Transferred Large Vessel Occlusion Stroke Patients. Cerebrovascular Diseases, 50(4), 450–455. https://doi. org/10.1159/000515320
Murdoch, B. (2021). Privacy and artificial intelligence: challenges for protecting health information in a new era. BMC Medical Ethics, 22(1), 122. https://doi.org/10.1186/s12910-021-00687-3
Murray, N. M., Unberath, M., Hager, G. D., & Hui, F. K. (2020). Artificial intelligence to diagnose ischemic stroke and identify large vessel occlusions: a systematic review. Journal of Neurointerventional Surgery, 12(2), 156–164. https://doi.org/10.1136/neurintsurg-2019-015135
Nagendran, M., Chen, Y., Lovejoy, C. A., Gordon, A. C., Komorowski, M., Harvey, H., Topol, E. J., Ioannidis, J. P. A., Collins, G. S., & Maruthappu, M. (2020). Artificial intelligence versus clinicians: systematic review of design, reporting standards, and claims of deep learning studies. BMJ, 368. https://doi.org/10.1136/bmj.m689
Nair, T., Precup, D., Arnold, D. L., & Arbel, T. (2020). Exploring uncertainty measures in deep networks for Multiple sclerosis lesion detection and segmentation. Medical Image Analysis, 59, 101557. https://doi.org/10.1016/j.media.2019.101557
Nakao, T., Hanaoka, S., Nomura, Y., Sato, I., Nemoto, M., Miki, S., Maeda, E., Yoshikawa, T., Hayashi, N., & Abe, O. (2018). Deep neural network-based computer-assisted detection of cerebral aneurysms in MR angiography. Journal of Magnetic Resonance Imaging: JMRI, 47(4), 948–953. https://doi.org/10.1002/jmri.25842
Nam, J. G., Kim, M., Park, J., Hwang, E. J., Lee, J. H., Hong, J. H., Goo, J. M., & Park, C. M. (2021). Development and validation of a deep learning algorithm detecting 10 common abnormalities on chest radiographs. The European Respiratory Journal: Official Journal of the European Society for Clinical Respiratory Physiology, 57(5). https://doi.org/10.1183/13993003.03061-2020
Narayana, P. A., Coronado, I., Sujit, S. J., Wolinsky, J. S., Lublin, F. D., & Gabr, R. E. (2020). Deep Learning for Predicting Enhancing Lesions in Multiple Sclerosis from Noncontrast. MRI. Radiology, 294(2), 398–404. https://doi.org/10.1148/radiol.2019191061
National Institute for Health and Care Excellence (NICE). (n.d.). Evidence standards framework for digital health technologies. Retrieved June 10, 2022, from https://www.nice.org.uk/corporate/ecd7
Neisius, U., El-Rewaidy, H., Nakamori, S., Rodriguez, J., Manning, W. J., & Nezafat, R. (2019). Radiomic Analysis of Myocardial Native T1 Imaging Discriminates Between Hypertensive Heart Disease and Hypertrophic Cardiomyopathy. JACC. Cardiovascular Imaging, 12(10), 1946–1954. https://doi. org/10.1016/j.jcmg.2018.11.024
Nelson, A., Herron, D., Rees, G., & Nachev, P. (2019). Predicting scheduled hospital attendance with artificial intelligence. Npj Digital Medicine, 2(1), 26. https://doi.org/10.1038/s41746-019-0103-3
Nielsen, A., Hansen, M. B., Tietze, A., & Mouridsen, K. (2018). Prediction of Tissue Outcome and Assessment of Treatment Effect in Acute Ischemic Stroke Using Deep Learning. Stroke; a Journal of Cerebral Circulation, STROKEAHA.117.019740. https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.117.019740
Norori, N., Hu, Q., Aellen, F. M., Faraci, F. D., & Tzovara, A. (2021). Addressing bias in big data and AI for health care: A call for open science. Patterns (New York, N.Y.), 2(10), 100347. https://doi.org/10.1016/j.patter.2021.100347
O’Connor, S. D., & Bhalla, M. (2021). Should Artificial Intelligence Tell Radiologists Which Study to Read Next? [Review of Should Artificial Intelligence Tell Radiologists Which Study to Read Next?]. Radiology. Artificial Intelligence, 3(2), e210009. https://doi.org/10.1148/ryai.2021210009
Office for Civil Rights (OCR). (2012, September 7). Guidance Regarding Methods for De-identification of Protected Health Information in Accordance with the Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) Privacy Rule. HHS.gov; US Department of Health and Human Services. https://www.hhs.gov/hipaa/for-professionals/privacy/special-topics/de- identification/index.html
Oktay, O., Schlemper, J., Le Folgoc, L., Lee, M., Heinrich, M., Misawa, K., Mori, K., McDonagh, S., Hammerla, N. Y.,
Kainz, B., Glocker, B., & Rueckert, D. (2018). Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas. In arXiv [cs.CV]. arXiv. http://arxiv.org/abs/1804.03999
Olczak, J., Fahlberg, N., Maki, A., Razavian, A. S., Jilert, A., Stark, A., Sköldenberg, O., & Gordon, M. (2017). Artificial intelligence for analyzing orthopedic trauma radiographs. Acta Orthopaedica, 88(6), 581–586. https://doi.org/10.1080/1745367
4.2017.1344459
Olthof, A. W., van Ooijen, P. M. A., & Rezazade Mehrizi, M. H. (2020). Promises of artificial intelligence in neuroradiology: a systematic technographic review. Neuroradiology, 62(10), 1265–1278. https://doi.org/10.1007/s00234-020-02424-w
Omoumi, P., Ducarouge, A., Tournier, A., Harvey, H., Kahn, C. E., Jr, Louvet-de Verchère, F., Pinto Dos Santos, D., Kober, T., & Richiardi, J. (2021). To buy or not to buy-evaluating commercial AI solutions in radiology (the ECLAIR guidelines). European Radiology, 31(6), 3786–3796. https://doi.org/10.1007/ s00330-020-07684-x
O’Neill, T. J., Xi, Y., Stehel, E., Browning, T., Ng, Y. S., Baker, C., & Peshock, R. M. (2021). Active Reprioritization of the Reading Worklist Using Artificial Intelligence Has a Beneficial Effect on the Turnaround Time for Interpretation of Head CT with Intracranial Hemorrhage. Radiology. Artificial Intelligence, 3(2), e200024. https://doi.org/10.1148/ryai.2020200024
Ooi, S. K. G., Makmur, A., Soon, A. Y. Q., Fook-Chong, S., Liew, C., Sia, S. Y., Ting, Y. H., & Lim, C. Y. (2021). Attitudes toward artificial intelligence in radiology with learner needs assessment within radiology residency programmes: a national multi-programme survey. Singapore Medical Journal, 62(3), 126–134. https://doi.org/10.11622/smedj.2019141
Pan, Y., Shi, D., Wang, H., Chen, T., Cui, D., Cheng, X., & Lu, Y. (2020). Automatic opportunistic osteoporosis screening using low-dose chest computed tomography scans obtained for lung cancer screening. European Radiology, 30(7), 4107–4116. https://doi.org/10.1007/s00330-020-06679-y
Park, H. J., Kim, S. M., La Yun, B., Jang, M., Kim, B., Jang, J. Y., Lee, J. Y., & Lee, S. H. (2019). A computer-aided diagnosis system using artificial intelligence for the diagnosis and characterization of breast masses on ultrasound: Added value for the inexperienced breast radiologist. Medicine, 98(3), e14146. https://doi.org/10.1097/MD.0000000000014146
Price, I. I., & Nicholson, W. (2019). Medical AI and Contextual Bias. https://papers.ssrn.com/abstract=3347890
Puvanasunthararajah, S., Fontanarosa, D., Wille, M.-L., & Camps, S. M. (2021). The application of metal artifact reduction methods on computed tomography scans for radiotherapy applications: A literature review. Journal of Applied Clinical Medical Physics / American College of Medical Physics, 22(6), 198–223. https://doi.org/10.1002/acm2.13255
Qin, Z. Z., Sander, M. S., Rai, B., Titahong, C. N., Sudrungrot, S., Laah, S. N., Adhikari, L. M., Carter, E. J., Puri, L., Codlin, A. J., & Creswell, J. (2019). Using artificial intelligence to read chest radiographs for tuberculosis detection: A multi-site evaluation of the diagnostic accuracy of three deep learning systems. Scientific Reports, 9(1), 15000. https://doi.org/10.1038/ s41598-019-51503-3
Ramspek, C. L., Jager, K. J., Dekker, F. W., Zoccali, C., & van Diepen, M. (2021). External validation of prognostic models: what, why, how, when and where?
Rao, B., Zohrabian, V., Cedeno, P., Saha, A., Pahade, J., & Davis, M. A. (2021). Utility of Artificial Intelligence Tool as a Prospective Radiology Peer Reviewer - Detection of Unreported Intracranial Hemorrhage. Academic Radiology, 28(1), 85–93. https://doi.org/10.1016/j.acra.2020.01.035
Reddy, S., Allan, S., Coghlan, S., & Cooper, P. (2020). A governance model for the application of AI in health care. Journal of the American Medical Informatics Association: JAMIA, 27(3), 491–497. https://doi.org/10.1093/jamia/ocz192
Reddy, S., Rogers, W., Makinen, V.-P., Coiera, E., Brown, P., Wenzel, M., Weicken, E., Ansari, S., Mathur, P., Casey, A., & Kelly, B. (2021). Evaluation framework to guide implementation of AI systems into healthcare settings. BMJ Health & Care Informatics, 28(1). https://doi.org/10.1136/ bmjhci-2021-100444
Reyes, M., Meier, R., Pereira, S., Silva, C. A., Dahlweid, F.-M., von Tengg-Kobligk, H., Summers, R. M., & Wiest, R. (2020). On the Interpretability of Artificial Intelligence in Radiology: Challenges and Opportunities. Radiology. Artificial Intelligence, 2(3), e190043. https://doi.org/10.1148/ryai.2020190043
Rezazade Mehrizi, M. H., van Ooijen, P., & Homan, M. (2021). Applications of artificial intelligence (AI) in diagnostic radiology: a technography study. European Radiology, 31(4), 1805–1811. https://doi.org/10.1007/s00330-020-07230-9
Richardson, J. P., Smith, C., Curtis, S., Watson, S., Zhu, X., Barry, B., & Sharp, R. R. (2021). Patient apprehensions about the use of artificial intelligence in healthcare. NPJ Digital Medicine, 4(1), 140. https://doi.org/10.1038/s41746-021-00509-1
Richardson, M. L., Garwood, E. R., Lee, Y., Li, M. D., Lo, H. S., Nagaraju, A., Nguyen, X. V., Probyn, L., Rajiah, P., Sin, J., Wasnik, A. P., & Xu, K. (2021). Noninterpretive Uses of Artificial Intelligence in Radiology. Academic Radiology, 28(9), 1225– 1235. https://doi.org/10.1016/j.acra.2020.01.012
Rockenbach, M. A. B. (2021, June 13). Multimodal AI in healthcare: Closing the gaps. CodeX. https://medium.com/codex/ multimodal-ai-in-healthcare-1f5152e83be2
Rodríguez-Ruiz, A., Krupinski, E., Mordang, J.-J., Schilling, K., Heywang-Köbrunner, S. H., Sechopoulos, I., & Mann, R. M. (2019). Detection of Breast Cancer with Mammography: Effect of an Artificial Intelligence Support System. Radiology, 290(2), 305–314. https://doi.org/10.1148/radiol.2018181371
Rodriguez-Ruiz, A., Lång, K., Gubern-Merida, A., Broeders, M., Gennaro, G., Clauser, P., Helbich, T. H., Chevalier, M., Tan, T., Mertelmeier, T., Wallis, M. G., Andersson, I., Zackrisson, S., Mann, R. M., & Sechopoulos, I. (2019). Stand- Alone Artificial Intelligence for Breast Cancer Detection in Mammography: Comparison With 101 Radiologists. Journal of the National Cancer Institute, 111(9), 916–922. https://doi.org/10.1093/jnci/djy222
Santomartino, S. M., & Yi, P. H. (2022). Systematic Review of Radiologist and Medical Student Attitudes on the Role and Impact of AI in Radiology. Academic Radiology. https://doi.org/10.1016/j.acra.2021.12.032
Schemmel, A., Lee, M., Hanley, T., Pooler, B. D., Kennedy, T., Field, A., Wiegmann, D., & Yu, J.-P. J. (2016). Radiology Workflow Disruptors: A Detailed Analysis. Journal of the American College of Radiology: JACR, 13(10), 1210–1214. https://doi.org/10.1016/j.jacr.2016.04.009
Schreiber-Zinaman, J., & Rosenkrantz, A. B. (2017). Frequency and reasons for extra sequences in clinical abdominal MRI examinations. Abdominal Radiology (New York), 42(1), 306–311. https://doi.org/10.1007/s00261-016-0877-6
Scott, I. A., Carter, S. M., & Coiera, E. (2021). Exploring stakeholder attitudes towards AI in clinical practice. BMJ Health & Care Informatics, 28(1). https://doi.org/10.1136/ bmjhci-2021-100450
Seah, J. C. Y., Tang, C. H. M., Buchlak, Q. D., Holt, X. G., Wardman, J. B., Aimoldin, A., Esmaili, N., Ahmad, H., Pham, H., Lambert, J. F., Hachey, B., Hogg, S. J. F., Johnston, B. P., Bennett, C., Oakden-Rayner, L., Brotchie, P., & Jones, C. M. (2021). Effect of a comprehensive deep-learning model on the accuracy of chest x-ray interpretation by radiologists: a retrospective, multireader multicase study. The Lancet. Digital Health, 3(8), e496–e506. https://doi.org/10.1016/S2589-7500(21)00106-0
Sectra Amplifier Marketplace. (2021, July 5). Sectra Medical. https://medical.sectra.com/product/sectra-amplifier- marketplace/
Sermesant, M., Delingette, H., Cochet, H., Jaïs, P., & Ayache, N. (2021). Applications of artificial intelligence in cardiovascular imaging. Nature Reviews. Cardiology, 18(8), 600–609. https://doi.org/10.1038/s41569-021-00527-2
Setio, A. A. A., Traverso, A., de Bel, T., Berens, M. S. N., van den Bogaard, C., Cerello, P., Chen, H., Dou, Q., Fantacci, M. E., Geurts, B., Gugten, R. van der, Heng, P. A., Jansen, B., de Kaste, M. M. J., Kotov, V., Lin, J. Y.-H., Manders, J. T. M. C., Sóñora-Mengana, A., García-Naranjo, J. C., … Jacobs, C. (2017). Validation, comparison, and combination of algorithms for automatic detection of pulmonary nodules in computed tomography images: The LUNA16 challenge. Medical Image Analysis, 42, 1–13. https://doi.org/10.1016/j.media.2017.06.015
Seyyed-Kalantari, L., Zhang, H., McDermott, M. B. A., Chen, I. Y., & Ghassemi, M. (2021). Underdiagnosis bias of artificial intelligence algorithms applied to chest radiographs in under- served patient populations. Nature Medicine, 27(12), 2176– 2182. https://doi.org/10.1038/s41591-021-01595-0
Shan, H., Padole, A., Homayounieh, F., Kruger, U., Khera, R. D., Nitiwarangkul, C., Kalra, M. K., & Wang, G. (2019). Competitive performance of a modularized deep neural network compared to commercial algorithms for low-dose CT image reconstruction. Nature Machine Intelligence, 1(6), 269–276. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0057-9
Sharma, K., Rupprecht, C., Caroli, A., Aparicio, M. C., Remuzzi, A., Baust, M., & Navab, N. (2017). Automatic Segmentation of Kidneys using Deep Learning for Total Kidney Volume Quantification in Autosomal Dominant Polycystic Kidney Disease. Scientific Reports, 7(1), 2049. https://doi.org/10.1038/s41598-017-01779-0
Shelmerdine, S. C., Arthurs, O. J., Denniston, A., & Sebire, N. J. (2021). Review of study reporting guidelines for clinical studies using artificial intelligence in healthcare. BMJ Health & Care Informatics, 28(1). https://doi.org/10.1136/ bmjhci-2021-100385
Shinagare, A. B., Ip, I. K., Abbett, S. K., Hanson, R., Seltzer, S. E., & Khorasani, R. (2014). Inpatient imaging utilization: trends of the past decade. AJR. American Journal of Roentgenology, 202(3), W277–W283. https://doi.org/10.2214/AJR.13.10986
Shlobin, N. A., Baig, A. A., Waqas, M., Patel, T. R., Dossani, R. H., Wilson, M., Cappuzzo, J. M., Siddiqui, A. H., Tutino, V. M., & Levy, E. I. (2022). Artificial Intelligence for Large-Vessel Occlusion Stroke: A Systematic Review. World Neurosurgery, 159, 207–220.e1. https://doi.org/10.1016/j.wneu.2021.12.004
Silberg, J., & Manyika, J. (2019, June 6). Tackling bias in artificial intelligence (and in humans). McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial- intelligence/tackling-bias-in-artificial-intelligence-and-in- humans
Singh, S., Kalra, M. K., Hsieh, J., Licato, P. E., Do, S., Pien, H. H., & Blake, M. A. (2010). Abdominal CT: comparison of adaptive statistical iterative and filtered back projection reconstruction techniques. Radiology, 257(2), 373–383. https://doi.org/10.1148/radiol.10092212
Smith-Bindman, R., Kwan, M. L., Marlow, E. C., Theis, M. K., Bolch, W., Cheng, S. Y., Bowles, E. J. A., Duncan, J. R.,
Greenlee, R. T., Kushi, L. H., Pole, J. D., Rahm, A. K., Stout, N. K., Weinmann, S., & Miglioretti, D. L. (2019). Trends in Use of Medical Imaging in US Health Care Systems and in Ontario, Canada, 2000-2016. JAMA: The Journal of the American Medical Association, 322(9), 843–856. https://doi.org/10.1001/jama.2019.11456
Sutherland, G., Russell, N., Gibbard, R., & Dobrescu, A. (n.d.). The value of radiology, part II. https://car.ca/wp-content/ uploads/2019/07/value-of-radiology-part-2-en.pdf
Tamada, D., Kromrey, M.-L., Ichikawa, S., Onishi, H., & Motosugi, U. (2020). Motion Artifact Reduction Using a Convolutional Neural Network for Dynamic Contrast Enhanced MR Imaging of the Liver. Magnetic Resonance in Medical Sciences: MRMS: An Official Journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine, 19(1), 64–76. https://doi.org/10.2463/ mrms.mp.2018-0156
The Medical Futurist. (n.d.). The Medical Futurist. Retrieved February 23, 2022, from https://medicalfuturist.com/fda- approved-ai-based-algorithms/
The Nuance AI Marketplace for Diagnostic Imaging. (n.d.). https://www.nuance.com/content/dam/nuance/en_us/collateral/ healthcare/data-sheet/ds-ai-marketplace-for-diagnostic- imaging-en-us.pdf
Thodberg, H. H., Kreiborg, S., Juul, A., & Pedersen, K. D. (2009). The BoneXpert method for automated determination of skeletal maturity. IEEE Transactions on Medical Imaging, 28(1), 52–66. https://doi.org/10.1109/TMI.2008.926067
Thomas, K. A., Kidziński, Ł., Halilaj, E., Fleming, S. L., Venkataraman, G. R., Oei, E. H. G., Gold, G. E., & Delp, S. L. (2020). Automated Classification of Radiographic Knee Osteoarthritis Severity Using Deep Neural Networks. Radiology. Artificial Intelligence, 2(2), e190065. https://doi.org/10.1148/ ryai.2020190065
Towards trustable machine learning. (2018). Nature Biomedical Engineering, 2(10), 709–710. https://doi.org/10.1038/ s41551-018-0315-x
Trinidad, M. G., Platt, J., & Kardia, S. L. R. (2020). The public’s comfort with sharing health data with third-party commercial companies. Humanities and Social Sciences Communications, 7(1), 1–10. https://doi.org/10.1057/s41599-020-00641-5
Trivedi, H., Mesterhazy, J., Laguna, B., Vu, T., & Sohn, J. H. (2018). Automatic Determination of the Need for Intravenous Contrast in Musculoskeletal MRI Examinations Using IBM Watson’s Natural Language Processing Algorithm. Journal of Digital Imaging, 31(2), 245–251. https://doi.org/10.1007/ s10278-017-0021-3
Tsao, D. N. (2020, July 27). AI in medical diagnostics 2020- 2030: Image recognition, players, clinical applications, forecasts: IDTechEx. https://www.idtechex.com/en/research-report/ai-in- medical-diagnostics-2020-2030-image-recognition-players- clinical-applications-forecasts/766
Tucci, V., Saary, J., & Doyle, T. E. (2022). Factors influencing trust in medical artificial intelligence for healthcare professionals: a narrative review. Journal of Medical Artificial Intelligence, 5, 4–4. https://doi.org/10.21037/jmai-21-25
Ueda, D., Yamamoto, A., Nishimori, M., Shimono, T., Doishita, S., Shimazaki, A., Katayama, Y., Fukumoto, S., Choppin, A., Shimahara, Y., & Miki, Y. (2019). Deep Learning for MR Angiography: Automated Detection of Cerebral Aneurysms. Radiology, 290(1), 187–194. https://doi.org/10.1148/ radiol.2018180901
Urakawa, T., Tanaka, Y., Goto, S., Matsuzawa, H., Watanabe, K., & Endo, N. (2019). Detecting intertrochanteric hip fractures with orthopedist-level accuracy using a deep convolutional neural network. Skeletal Radiology, 48(2), 239–244. https://doi.org/10.1007/s00256-018-3016-3
van Leeuwen, K. G., Schalekamp, S., Rutten, M. J. C. M., van Ginneken, B., & de Rooij, M. (2021). Artificial intelligence in radiology: 100 commercially available products and their scientific evidence. European Radiology, 31(6), 3797–3804. https://doi.org/10.1007/s00330-021-07892-z
Vayena, E., & Blasimme, A. (2017). Biomedical Big Data: New Models of Control Over Access, Use and Governance. Journal of Bioethical Inquiry, 14(4), 501–513. https://doi.org/10.1007/ s11673-017-9809-6
Vayena, E., Blasimme, A., & Cohen, I. G. (2018). Machine learning in medicine: Addressing ethical challenges. PLoS Medicine, 15(11), e1002689. https://doi.org/10.1371/journal. pmed.1002689
Wang, J., Yang, F., Liu, W., Sun, J., Han, Y., Li, D., Gkoutos, G. V., Zhu, Y., & Chen, Y. (2020). Radiomic Analysis of Native T1 Mapping Images Discriminates Between MYH7 and MYBPC3- Related Hypertrophic Cardiomyopathy. Journal of Magnetic Resonance Imaging: JMRI, 52(6), 1714–1721. https://doi.org/10.1002/jmri.27209
Wang, S.-H., Tang, C., Sun, J., Yang, J., Huang, C., Phillips, P., & Zhang, Y.-D. (2018). Multiple Sclerosis Identification by 14-Layer Convolutional Neural Network With Batch Normalization, Dropout, and Stochastic Pooling. Frontiers in Neuroscience, 12, 818. https://doi.org/10.3389/fnins.2018.00818
Watanabe, A. T., Lim, V., Vu, H. X., Chim, R., Weise, E., Liu, J., Bradley, W. G., & Comstock, C. E. (2019). Improved
Cancer Detection Using Artificial Intelligence: a Retrospective Evaluation of Missed Cancers on Mammography. Journal
of Digital Imaging, 32(4), 625–637. https://doi.org/10.1007/ s10278-019-00192-5
Weikert, T., Francone, M., Abbara, S., Baessler, B., Choi, B. W., Gutberlet, M., Hecht, E. M., Loewe, C., Mousseaux, E., Natale, L., Nikolaou, K., Ordovas, K. G., Peebles, C., Prieto, C., Salgado, R., Velthuis, B., Vliegenthart, R., Bremerich, J., & Leiner, T. (2021). Machine learning in cardiovascular radiology: ESCR position statement on design requirements, quality assessment, current applications, opportunities, and challenges. European Radiology, 31(6), 3909–3922. https://doi.org/10.1007/ s00330-020-07417-0
Whittlestone, J., Nyrup, R., Alexandrova, A., Dihal, K., & Cave, S. (2019). Ethical and societal implications of algorithms, data, and artificial intelligence: a roadmap for research.
London: Nuffield Foundation. https://www.nuffieldfoundation. org/sites/default/files/files/Ethical-and-Societal-Implications-of- Data-and-AI-report-Nuffield-Foundat.pdf
WHO operational handbook on tuberculosis Module 2: Screening – Systematic screening for tuberculosis disease. (n.d.). Retrieved June 19, 2022, from https://www.who.int/ publications-detail-redirect/9789240022614
Willemink, M. J., & Noël, P. B. (2019). The evolution of image reconstruction for CT-from filtered back projection to artificial intelligence. European Radiology, 29(5), 2185–2195. https://doi.org/10.1007/s00330-018-5810-7
Winder, M., Owczarek, A. J., Chudek, J., Pilch-Kowalczyk, J., & Baron, J. (2021). Are We Overdoing It? Changes in Diagnostic Imaging Workload during the Years 2010-2020 including the Impact of the SARS-CoV-2 Pandemic. Healthcare (Basel, Switzerland), 9(11). https://doi.org/10.3390/healthcare9111557
Wong, T. T., Kazam, J. K., & Rasiej, M. J. (2019). Effect of Analytics-Driven Worklists on Musculoskeletal MRI
Interpretation Times in an Academic Setting. AJR. American Journal of Roentgenology, 1–5. https://doi.org/10.2214/ AJR.18.20434
Wu, B., Zhou, Z., Wang, J., & Wang, Y. (2018). Joint learning for pulmonary nodule segmentation, attributes and malignancy prediction. 2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018), 1109–1113. https://doi.org/10.1109/ISBI.2018.8363765
Wu, E., Wu, K., Daneshjou, R., Ouyang, D., Ho, D. E., & Zou, J. (2021). How medical AI devices are evaluated: limitations and recommendations from an analysis of FDA approvals. Nature Medicine, 27(4), 582–584. https://doi.org/10.1038/s41591-021-01312-x
Wu, G.-G., Zhou, L.-Q., Xu, J.-W., Wang, J.-Y., Wei, Q., Deng, Y.-B., Cui, X.-W., & Dietrich, C. F. (2019). Artificial intelligence in breast ultrasound. World Journal of Radiology, 11(2), 19–26. https://doi.org/10.4329/wjr.v11.i2.19
Yala, A., Schuster, T., Miles, R., Barzilay, R., & Lehman, C. (2019). A Deep Learning Model to Triage Screening Mammograms: A Simulation Study. Radiology, 293(1), 38–46. https://doi.org/10.1148/radiol.2019182908
Yasaka, K., Akai, H., Kunimatsu, A., Abe, O., & Kiryu, S. (2018). Liver Fibrosis: Deep Convolutional Neural Network for Staging by Using Gadoxetic Acid-enhanced Hepatobiliary Phase MR Images. Radiology, 287(1), 146–155. https://doi.org/10.1148/ radiol.2017171928
Yeung, K. (2018). A Study of the Implications of Advanced Digital Technologies (Including AI Systems) for the Concept of
Responsibility Within a Human Rights Framework. https://papers. ssrn.com/abstract=3286027
Yoo, Y., Tang, L. Y. W., Li, D. K. B., Metz, L., Kolind, S., Traboulsee, A. L., & Tam, R. C. (2019). Deep learning of brain lesion patterns and user-defined clinical and MRI features for predicting conversion to multiple sclerosis from clinically isolated syndrome. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization, 7(3), 250–259. https://doi.org/10.1080/21681163.2017.1356750
Yu, A. C., Mohajer, B., & Eng, J. (2022). External Validation of Deep Learning Algorithms for Radiologic Diagnosis: A Systematic Review. Radiology. Artificial Intelligence, 4(3), e210064. https://doi.org/10.1148/ryai.210064
Yu, J.-P. J., Kansagra, A. P., & Mongan, J. (2014). The radiologist’s workflow environment: evaluation of disruptors and potential implications. Journal of the American College of Radiology: JACR, 11(6), 589–593. https://doi.org/10.1016/j. jacr.2013.12.026
Yusuf, M., Atal, I., Li, J., Smith, P., Ravaud, P., Fergie, M., Callaghan, M., & Selfe, J. (2020). Reporting quality of studies using machine learning models for medical diagnosis: a systematic review. BMJ Open, 10(3), e034568. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2019-034568
Yu, Y., Xie, Y., Thamm, T., Gong, E., Ouyang, J., Christensen, S., Marks, M. P., Lansberg, M. G., Albers, G. W., & Zaharchuk,
G. (2021). Tissue at Risk and Ischemic Core Estimation Using Deep Learning in Acute Stroke. AJNR. American Journal of Neuroradiology, 42(6), 1030–1037. https://doi.org/10.3174/ajnr. A7081
Yu, Y., Xie, Y., Thamm, T., Gong, E., Ouyang, J., Huang, C., Christensen, S., Marks, M. P., Lansberg, M. G., Albers, G. W., & Zaharchuk, G. (2020). Use of Deep Learning to Predict Final Ischemic Stroke Lesions From Initial Magnetic Resonance Imaging. JAMA Network Open, 3(3), e200772. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2020.0772
Zhang, Y., & Yu, H. (2018). Convolutional Neural Network Based Metal Artifact Reduction in X-Ray Computed Tomography. IEEE Transactions on Medical Imaging, 37(6), 1370–1381. https://doi.org/10.1109/TMI.2018.2823083
Zhao, B., Liu, Z., Ding, S., Liu, G., Cao, C., & Wu, H. (2022). Motion artifact correction for MR images based on convolutional neural network. Optoelectronics Letters, 18(1), 54–58. https://doi.org/10.1007/s11801-022-1084-z
Zhao, J., Huang, Y., Song, Y., Xie, D., Hu, M., Qiu, H., & Chu, J. (2020). Diagnostic accuracy and potential covariates for machine learning to identify IDH mutations in glioma patients: evidence from a meta-analysis. European Radiology, 30(8), 4664–4674. https://doi.org/10.1007/s00330-020-06717-9
Zhou, C., Ding, C., Wang, X., Lu, Z., & Tao, D. (2020). One-pass Multi-task Networks with Cross-task Guided Attention for Brain Tumor Segmentation. IEEE Transactions on Image Processing: A Publication of the IEEE Signal Processing Society. https://doi.org/10.1109/TIP.2020.2973510
Zicari, R. V., Brodersen, J., Brusseau, J., Düdder, B., Eichhorn, T., Ivanov, T., Kararigas, G., Kringen, P., McCullough, M., Möslein, F., Mushtaq, N., Roig, G., Stürtz, N., Tolle, K., Tithi, J. J., van Halem, I., & Westerlund, M. (2021). Z-Inspection®: A Process to Assess Trustworthy AI. IEEE Transactions on Technology and Society, 1–1. https://doi.org/10.1109/TTS.2021.3066209
