RSNA 2025 – Intelligence artificielle et imagerie augmentée
Retour sur la plongée du Dr Jean-Laurent Sultan au RSNA 2025, le plus grand AI showcase mondial de l’année en MedTech.
De l’innovation technologique à l’intégration clinique opérationnelle
L’édition RSNA 2025, placée sous le thème Imaging the Individual, a confirmé un tournant majeur dans l’histoire récente de l’imagerie médicale : l’intelligence artificielle n’est plus un champ expérimental, mais un outil clinique en voie de généralisation, profondément intégré aux équipements, aux logiciels et aux organisations de soins.
Dans les allées du RSNA, la présence notable de nombreux DSI souligne le fait que le cloud ne se limite plus au stockage, mais s’impose désormais comme un véritable système d’exploitation, garant de l’interopérabilité des outils et du déploiement d’applications d’IA. Nous sommes bien passés de l’ère de l’expérimentation à la phase d’exécution opérationnelle.
Le congrès a clairement repositionné le radiologue au centre du dispositif, non comme simple utilisateur de technologies avancées, mais comme acteur clé de la personnalisation des soins et de la qualité diagnostique, dans un contexte de pression démographique et d’augmentation continue des volumes d’examens.
Données clés du RSNA 2025
- 40 000 participants internationaux
- Plus de 700 sociétés exposantes
- 39 000 m² d’exposition technique
- 220 exposants spécialisés en IA
- 800 présentations scientifiques
- 1 951 posters scientifiques
- 400 cours de formation
Le RSNA 2025 s’impose ainsi comme le plus grand événement mondial dédié à l’IA appliquée à l’imagerie médicale.
De l’IA « outil » à l’IA intégrée aux workflows
Le débat scientifique ne porte plus sur la validité des algorithmes, désormais largement démontrée, mais sur leur intégration à grande échelle dans la pratique clinique quotidienne.
Le véritable enjeu n’est donc plus de savoir si l’intelligence artificielle fonctionne, mais comment l’intégrer à grande échelle dans l’imagerie médicale afin de pallier le déficit mondial de ressources humaines spécialisées, d’optimiser les temps d’acquisition et d’interprétation en routine clinique, tout en garantissant une qualité diagnostique et des soins optimale ?
L’IA s’intègre donc aujourd’hui nativement à toutes les étapes du workflow radiologique :
Acquisition et reconstruction
- Accélération des séquences scanner et IRM
- Réduction du bruit et amélioration du rapport signal/bruit
- Reconstruction par deep learning en continu
- Optimisation dynamique de la dose et des volumes de produit de contraste
- Positionnement et centrage automatiques du patient par vision assistée IA
Interprétation et aide au diagnostic
- Détection lésionnelle mono- et multipathologies
- Quantification automatisée (volumétrie, plaques athéromateuses, charge tumorale)
- Comparaisons longitudinales automatisées
- Assistance au compte rendu structuré
L’objectif est double : améliorer la reproductibilité diagnostique et préserver la concentration cognitive du radiologue, face à l’augmentation des flux de lecture.
L’inflation permanente des volumes d’images à traiter et la croissance de la demande en imagerie voient donc se multiplier les solutions de workflow automatisé par l’IA, pour augmenter l’assistance et l’efficacité du manipulateur, l’efficience du radiologue et maintenir sa concentration optimale sans risque d’épuisement dû aux flux de lecture quotidiens. L’IA s’invite de façon native dans nos workflow, à nous d’en tirer le meilleur parti pour le bien-être de nos patients, nos personnels et nos radiologues.
Agents d’IA : vers une radiologie augmentée
Une évolution marquante de cette édition est bien l’émergence d’agents d’IA médicaux, capables d’orchestrer des tâches complexes :
Ces agents préfigurent une radiologie augmentée, intégrée dans des hôpitaux numériques intelligents, où l’IA devient un copilote clinique.
l’IA en santé dépasse les simples applications et suites logicielles dédiées à l’imagerie pour se transformer en agents d’IA collaboratifs et autonomes capables d’offrir des soins personnalisés plus efficaces et des diagnostics plus précis.
C’est le challenge à saisir dans un monde dont la population vieillit, les pathologies chroniques augmentent, la pression réglementaire et économique est tous les jours plus forte.
Échographie, robotique et accès aux soins
L’IA transforme également l’échographie par :
- l’automatisation des mesures et des rapports,
- la réduction de la variabilité inter-opérateur,
- l’émergence de solutions de télé-échographie robotisée et d’échographie autonome, particulièrement pertinentes dans les territoires sous-dotés.
L’innovation française fortement représentée
L’innovation française en intelligence artificielle médicale a été particulièrement mise en avant au RSNA 2025, avec des acteurs désormais reconnus à l’international :
- AZmed : détection automatisée des fractures et nodules pulmonaires (AZNode) Gleamer : aide au diagnostic multimodal (Radio, Mammo, IRM, Scanner)
- Milvue : triage et priorisation en contexte d’urgence en radio
- Therapixel : segmentation avancée et imagerie oncologique de la femme
Raidium : visionneuse PACS native IA avec modèle de fondation multimodal entraîné sur plus d’un milliard d’images cliniques avec comme objectif d’interpréter des examens de n’importe quelle modalité ainsi qu’un suivi tumoral longitudinal (ONCOPILOT).
Les solutions dont le cœur de métier est l’aide au diagnostic, on peut noter l’apparition de nouveaux métiers tels que le secrétariat virtuel avec ses agents conversationnels autonomes capables de gérer des flux de travail complets, tels que VOCCA et d’autres nouveaux entrants rencontrés à Chicago.
Constructeurs : l’IA embarquée devient un standard
Tous les grands industriels intègrent désormais l’IA au cœur de leurs plateformes :
- Canon Medical : Scanner CT multi-positions (allongée, debout, assise), avec intérêt majeur en ostéo-articulaire, rachis, scoliose et plancher pelvien.
- United Imaging : IRM 5T corps entier, IA multimodale native, concept d’hôpital « Digitelligent », agents IA en radiologie et échographie.
- GE HealthCare : IRM Freelium, AIR Recon DL, intégration NVIDIA, optimisation des reconstructions et des séquences.
- Siemens Healthineers : MAGNETOM Free.XL (0,55T), Flow.Ace 1,5T, parcours cliniques assistés par IA (AVC, oncologie, cardio-vasculaire).
- Philips : IRM BlueSeal Horizon 3T sans hélium, scanner spectral VERIDA à IA native.
La démocratisation des IRM sans hélium (0,7 litre ou <1 %) constitue un progrès majeur en matière de durabilité, de simplification des installations et de continuité d’exploitation.
Conclusion
Le RSNA 2025 confirme que l’intelligence artificielle est désormais une réalité clinique opérationnelle en radiologie. Un défi s’offre à nous en 2026 : l’IA n’est plus un concept futuriste, c’est une donnée opérationnelle qu’il faut savoir intégrer en toute sécurité avec des résultats mesurables.
Le défi pour les années à venir est clair :
- sélectionner des solutions validées cliniquement,
- les intégrer de manière sécurisée aux workflows existants,
- mesurer objectivement leur impact diagnostique et médico-économique,
- tout en préservant la responsabilité et l’expertise médicale du radiologue.
En radiologie, plus que jamais, la seule constante reste le changement — pour le meilleur.
Confraternellement,
Dr Jean-Laurent Sultan – Groupe Alloradio
Les éléments présentés correspondent à mon appréciation personnelle à l’issue de ma participation au RSNA 2025. Ils n’engagent que moi et ont vocation, le cas échéant, à ouvrir un échange constructif au sein de notre communauté scientifique.
