Les retards en radiologie atteignent un niveau record, mais l’IA en imagerie diagnostique offre de l’espoir

Les hôpitaux à travers le Royaume-Uni font face à un arriéré record. De nouveaux chiffres du Royal College of Radiologists (RCR) confirment que 976 000 examens en 2024 n’ont pas été rapportés dans le délai cible de 30 jours du NHS, soit une hausse de 28 % par rapport à 2023.¹

La même analyse montre un déficit de 30 % de radiologues consultants (4 923 en poste contre 6 467 requis) et une augmentation de 8 % de la demande en scanner et IRM.¹ Pour y faire face, les établissements ont dépensé 325 millions de livres sterling en capacité de compte rendu supplémentaire l’an dernier, dont un record de 216 millions de livres versés à des sociétés privées de téléradiologie, plus du double du niveau d’avant la pandémie.²

« C’est une fausse économie de dépenser plus de 200 millions de livres de fonds du NHS pour externaliser le travail de radiologie à des entreprises privées, et c’est la preuve de notre échec à former et retenir le nombre de radiologues du NHS dont nous avons besoin », a déclaré la Dr Katharine Halliday, présidente du RCR. « Nous devons planifier sur le long terme, former la main-d’œuvre dont nous avons besoin pour répondre à la demande tout en adoptant des solutions capables de stimuler notre productivité, afin que les patients ne fassent plus face à des attentes aussi angoissantes pour obtenir des réponses. »¹

Le coût humain des retards

Chaque retard de quatre semaines dans un compte rendu vérifié peut retarder la stadification du cancer, la réparation des fractures et le traitement des AVC. David Rowland, du Centre for Health and the Public Interest, avertit qu’une externalisation massive « risque de vider les services de radiologie du NHS de leur substance » et prive les internes d’un apprentissage supervisé.²

Pourquoi l’IA en imagerie diagnostique compte

L’IA en imagerie diagnostique utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser les images médicales et signaler les anomalies. En radiologie, elle peut :

• Trier les examens normaux pour que les radiologues se concentrent sur les cas complexes.
• Améliorer la sensibilité et la spécificité pour les anomalies subtiles.
• Réduire le temps de compte rendu, de plusieurs minutes à quelques secondes, allégeant la charge de travail.
• Standardiser les soins dans les sites disposant d’une couverture spécialisée limitée.

Ces bénéfices font écho à l’appel du RCR en faveur d’une « technologie qui améliorera la productivité » et s’alignent avec le NHS Long Term Workforce Plan.

NICE soutient la détection de fractures par IA

En janvier 2025, le National Institute for Health and Care Excellence (NICE) a achevé une évaluation précoce de la valeur (Early Value Assessment, EVA) des outils de détection de fractures. AZtrauma d’AZmed, faisant partie de la suite Rayvolve®, s’est distingué : sur 16 études, il a fait passer la sensibilité de détection des fractures de 86,5 % à 95,5 % lorsqu’il est utilisé comme second lecteur.³ NICE a estimé un coût de mise en œuvre d’environ 1 £ par radiographie, une fraction des frais d’externalisation actuels.

Mark Chapman, directeur HealthTech chez NICE, a déclaré : « Ces technologies d’IA sont sûres à utiliser et pourraient détecter des fractures que des humains pourraient manquer, compte tenu de la pression et des exigences auxquelles ces groupes professionnels sont soumis. »

NICE a conclu que l’IA en imagerie peut réduire la variabilité, accélérer le diagnostic et faire économiser de l’argent, à condition que les preuves en conditions réelles continuent de croître.

Relier les points : AZmed et le NHS

AZmed, l’une des principales entreprises d’IA en imagerie diagnostique, soutient désormais plus de 2 500 établissements de santé dans plus de 55 pays avec ses outils d’IA certifiés CE et autorisés par la FDA.⁵ La dynamique au Royaume-Uni s’est accélérée lorsque NICE a répertorié AZtrauma (Rayvolve®) dans l’EVA et que le NHS a annoncé son intention de déployer l’IA pour les soins des fractures de première ligne.⁴ Pour les équipes de radiologie débordées, cela promet :

• Des décisions cliniques plus rapides dans les services d’urgence.
• Des taux de fractures manquées plus faibles, renforçant la sécurité des patients.
• Un déplacement des dépenses de l’externalisation réactive vers une IA interne durable.

En intégrant des solutions d’IA en imagerie diagnostique telles que Rayvolve® d’AZmed, les hôpitaux peuvent regagner du temps de compte rendu, réduire les coûts et améliorer les résultats, le remède à long terme que le RCR appelle de ses vœux.

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