Dossier

Évolution des métiers de la radiothérapie à l’ère de l’intelligence artificielle

Mis en ligne le

30 avr. 2026

Auteurs

P. Giraud
J.E. Bibault

L’automatisation du contourage et de la dosimétrie va permettre de faciliter l’accès à certaines techniques chronophages et de personnaliser davantage certaines décisions de radiothérapie.
Les oncologues radiothérapeutes verront leur temps technique se réduire et donc leur part de temps clinique augmenter avec l’émergence de modèles d’aide à la décision dans les protocoles cliniques.
Les physiciens médicaux auront besoin de développer une expertise sur l’implémentation et le contrôle des modèles déployés dans leur centre.
Une culture de vigilance des risques inhérents à l’automatisation devra être développée par la formation des corps de métiers aux périmètres et limites de chaque outil, par l’analyse de risques a priori et les contrôles réguliers.

L’intelligence artificielle se définit par l’ensemble des procédés permettant de simuler des procédés cognitifs, parmi lesquels le raisonnement, l’apprentissage et l’évaluation de risques, pour établir une prévision [1]. L’apprentissage par les machines, ou machine learning, regroupe des procédés tels que les arbres décisionnels, la régression logistique, mais également les réseaux de neurones. Cette dernière catégorie constitue la brique pour le deep learning (DL), très utilisé pour les tâches de traitement d’image et de segmentation, ou encore les generative adversarial networks (GAN), de plus…