Intelligence artificielle

Des radiographies générées par IA capables de tromper des radiologues expérimentés

Dans une étude publiée dans Radiology, des chercheurs ont évalué la capacité des radiologues et des modèles d’IA à distinguer des clichés authentiques de radiographies synthétiques créées par IA. Les résultats montrent que même des lecteurs expérimentés peuvent être induits en erreur.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Aujourd'hui à 7:00 Lecture 2 min.

Les chercheurs ont identifié plusieurs artefacts récurrents dans les images synthétiques pouvant alerter. D. R.

L'intelligence artificielle est de plus en plus présente en imagerie médicale. Si elle s'avère être une aide précieuse au quotidien, notamment pour affiner un diagnoctic, elle peut aussi désormais générer des radiographies. Et ces dernières sont de plus en plus réalistes. Dans une étude publiée dans Radiology [1], une équipe de chercheurs a évalué la capacité des radiologues à différencier des radiographies authentiques, de clichés synthétiques produits par IA.

Une centaine d'images à analyser

Pour mener leur étude qui s'est déroulée entre avril et août 2025, les chercheurs ont inclus 17 radiologues, dont 6 radiologues Français, exerçant dans six pays et présentant différents niveaux d'expérience, de 1 à 40 ans. Lors de la première phase, les radiologues ignorant l'objectif de l'étude, ont évalué la qualité d'image et établi un diagnostic pour 154 radiographies. 77 images étaient authentiques et 77 ont été générées à l'aide de ChatGPT (GPT-4o et OpenAI). Lors de la deuxième phase, après

Il vous reste 72% de l’article à lire

Docteur Imago réserve cet article à ses abonnés

S'abonner à l'édition
  • Tous les contenus « abonnés » en illimité
  • Le journal numérique en avant-première
  • Newsletters exclusives, club abonnés

Abonnez-vous !

Docteur Imago en illimité sur desktop, tablette, smartphone, une offre 100% numérique

Offre mensuelle 100 % numérique

23 €

par mois

S’abonner à Docteur Imago

Auteurs

Marjolaine Margue

Journaliste spécialisée BOM Presse

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Tordjman M, Yuce M, Ammar A, et al (2026) The Rise of Deepfake Medical Imaging: Radiologists’ Diagnostic Accuracy in Detecting ChatGPT-generated Radiographs. Radiology 318:e252094. https://doi.org/10.1148/radiol.252094

Spécialité médicale

Musculo-squelettique

Mots-clés

intelligence artificielle

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Dans le dossier

icon réservé aux abonnés L’intelligence artificielle en pratique clinique

Voir le dossier

Le fil Docteur Imago

22 Avr

7:00

21 Avr

16:00

La FNMR dévoile les résultats d'un sondage réalisé par l'Institut Cluster 17 : 90 % des Français considèrent que la radiologie joue un rôle important en matière de prévention et de dépistage, et 85 % jugent justifiés les investissements dans les équipements d'imagerie (communiqué).

14:37

L’IRM mammaire abrégée se comporte de manière comparable à l’IRM à protocole complet lors de l’évaluation de la réponse tumorale à la chimiothérapie néoadjuvante pour le cancer du sein, avec des délais d’interprétation plus rapides et une réduction modeste de la spécificité, rapporte une étude parue dans Radiology.

7:30

7:00

20 Avr

16:16

Des chercheurs de l'université Sun Yat-sen, à Shenzen (Chine), ont développé un score de risque pour prédire les résultats d'une ablation par micro-ondes des tumeurs hépatiques. Cet outil pourrait permettre « d'optimiser la stratégie thérapeutique préopératoire et les calendriers de suivi », écrivent-ils dans EJR.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR