Académie de la relève en santé : L’IA pour améliorer l’IA

Article 5
Le mois dernier, j'ai découvert un article scientifique vraiment captivant. Des chercheurs du département de médecine nucléaire de l'Université médicale de Vienne, en Autriche, ont fait une découverte impressionnante : ils ont montré que l'intelligence artificielle peut aider à améliorer… d’autres outils d’intelligence artificielle en médecine nucléaire (Haberl et al., 2025)1!
C’est quoi la médecine nucléaire?
Avant d'entrer dans les détails, expliquons ce qu'est la médecine nucléaire. La médecine nucléaire est une branche de la médecine qui utilise de petites quantités de substances radioactives pour créer des images de processus physiologiques du corps humain. Les processus physiologiques sont les fonctions naturelles du corps qui lui permettent de rester en vie, comme la respiration, la digestion ou la circulation sanguine. Contrairement à la radiologie, qui se concentre sur les structures comme les os ou les organes, la médecine nucléaire permet de voir comment le corps fonctionne et, parfois, de diagnostiquer des maladies en visualisant un mauvais fonctionnement. Par exemple, elle peut montrer comment les os se réparent ou si certaines substances s'accumulent dans des tissus.
La technique de la scintigraphie au technétium 99
Dans cet article, les chercheurs parlent d'une technique appelée scintigraphie au technétium 99 (99Tc). Voici comment ça fonctionne : les patients reçoivent une petite dose de technétium 99, une substance radioactive qui se fixe sur les os et, parfois, au muscle cardiaque. Ensuite, une machine spéciale détecte la radiation émise par le 99Tc et crée des images des zones où le technétium 99 s'est fixé. Cela permet de diagnostiquer des fractures ou des maladies osseuses, car ces zones auront davantage de remodelage osseux. Le remodelage osseux, c’est le processus naturel par lequel le corps remplace en continu les anciennes cellules osseuses par de nouvelles, permettant ainsi de garder les os solides et en bonne santé.
Depuis longtemps, les chercheurs essaient de créer des outils d’intelligence artificielle pour analyser automatiquement ces images et détecter des maladies. Par contre, pour que ces outils soient efficaces, ils ont besoin de beaucoup de données, c'est-à-dire de beaucoup d'images. Le problème, c'est que ces images sont souvent rares ou difficiles à obtenir à cause de contraintes administratives ou parce que certaines maladies sont rares.
L’IA générative à la rescousse
Pour résoudre ce problème, l'équipe de Vienne a eu une idée géniale : utiliser l'intelligence artificielle générative. Cette technologie permet de créer de nouvelles images qui ressemblent à des images réelles. Les chercheurs ont donc créé des images synthétiques de scintigraphies au 99Tc. Ces images artificielles étaient si réalistes que même des experts en médecine nucléaire ne pouvaient pas les différencier des vraies. En les combinant avec des images réelles, les chercheurs ont pu améliorer leurs outils d'intelligence artificielle pour diagnostiquer des maladies. Cette combinaison a permis d'obtenir de meilleurs résultats que si les outils n'utilisaient que des images réelles.
Bien sûr, on ne sait pas encore si ces outils sont aussi bons que des médecins humains pour poser des diagnostics. Toutefois, cette découverte ouvre la voie à un avenir où les médecins pourraient être aidés par l'intelligence artificielle, même quand les données sont rares. Imaginez un monde où les médecins auraient des assistants numériques pour les aider à détecter des maladies plus rapidement et plus précisément!

Image libre de droit, tirée de Wiki Commons
Cédrik Marchildon
Étudiant en médecine et collaborateur de
l’Académie de la relève en santé du CHUM

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[1] Source : Haberl, David et al. 2025. « Generative Artificial Intelligence enables the generation of bone scintigraphy images and improves generalization of deep learning models in data-constrained environments ». European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging, doi:10.1007/s00259-025-07091-8 (consulté le 24 février 2024).
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