Un outil d’IA démontre une sensibilité de 99 % pour identifier les radiographies thoraciques anormales

Dans un contexte de pénurie mondiale croissante de radiologues, des solutions d’intelligence artificielle permettant d'automatiser la lecture des radiographies thoraciques promettent d’alléger la charge de travail des professionnels de santé. Une étude présentée dans la revue Radiology a évalué un de ces outils disponibles dans le commerce, qui a montré une sensibilité supérieure à celle des radiologues pour identifier les radiographies thoraciques anormales [1].

Une étude multicentrique incluant 1 529 patients

Cette étude rétrospective multicentrique a été réalisée dans quatre hôpitaux au Danemark. 1 529 patients adultes ayant passé une radiographie thoracique postéroantérieure dans les services d'urgence, ambulatoires, ou à l'hôpital, ont été inclus.

L’outil d’IA Oxipit évalué

Trois radiologues ont passé ces examens en revue et les ont étiquetés pour établir un standard de référence basé sur trois catégories : « critique », « autres remarques », ou « normale » (aucune anomalie). L’outil