Évaluation de l'IA

En radiographie thoracique, l’expérience et la surspécialité ne prédisent pas l’impact de l’IA

Une étude d'envergure évaluant l'effet d'une IA d'aide au diagnostic en radiographie thoracique conclut qu'il n'est pas prédictible par l'expérience du radiologue, sa surspécialité ou encore sa propension à utiliser des outils d'IA. Par contre, les prédictions fautives de l'IA influencent négativement la performance des radiologues. L'article est paru mi-mars dans Nature Medicine.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 22/05/24 à 15:00 Lecture 2 min.

« Nos résultats soulignent l'importance de développer des collaborations IA-clinicien personnalisées, ainsi que l'importance de la précision des modèles d'IA », affirment les auteurs de l'étude (image d'illustration). D. R.

L'aide au diagnostic par intelligence artificielle (IA) en radiographie thoracique a le vent en poupe. Mais à quel point ces logiciels apportent-ils une plus-value significative aux radiologues, et suivant quels critères prédictifs ? Alors que plusieurs études pointent vers une amélioration de la performance apportée par l'IA chez les non-radiologues et les imageurs non-spécialistes, une récente publication remet en cause l'importance de ces facteurs pour prédire l'impact de l'IA sur les praticiens [1].

140 radiologues inclus dans l'étude

Dans cette étude publiée le 19 mars 2024 dans Nature Medicine, une équipe de chercheurs américains a essayé de disséquer en détail l'impact individuel d'un logiciel d'IA d'aide au diagnostic en radiographie thoracique (modèle CheXpert, entraîné sur le jeu de données du même nom) sur 140 radiologues, surspécialisés ou non en radiographie thoracique. Le logiciel permettait d'identifier 15 pathologies en radiologie thoracique diagnostique.

Différents

Il vous reste 70% 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

François Mallordy

Journaliste rédacteur spécialisé

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Yu F., Moehring A., Banerjee O. et al, « Heterogeneity and predictors of the effects of AI assistance on radiologists », Nature Medicine, 19 mars 2024. DOI : 10.1038/s41591-024-02850-w.

Spécialité médicale

Pneumologie

Modalité d’imagerie

Radiologie conventionnelle

Mots-clés

intelligence artificielle radiographie thoracique Aide au diagnostic

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

08 Sep

16:15

La TEP-TDM au [18F]PSMA permettrait d'orienter les décisions thérapeutiques pour des patients atteints d'un cancer de la prostate métastatique résistant à la castration, mais son coût serait considérable par rapport à celui des traitements conventionnels (étude).

15:00

14:11

L'embolisation des artères utérines pour le traitement des léiomyomes utérins permet un soulagement durable des symptômes, avec un faible taux de complications périopératoires. Une réintervention serait nécessaire chez environ une patiente sur cinq au cours d'une période de dix ans (étude).

7:10

La somme des ratios d'ossification du radius distal, de l'ulna distale et du radius proximal constitue un indicateur simple et efficace pour l'évaluation de l'âge osseux pédiatrique (étude).

7:00

07 Sep

16:21

Une étude menée dans cinq hôpitaux canadiens a corrélé les aléas climatiques ponctuels à des hausses et baisses d'activité en imagerie médicale. Les chercheurs recommandent de prendre ces données en compte pour optimiser les organisations.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR