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

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.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Docteur Imago

17 Jan

16:31

Un arrêté publié dans le Journal officiel du 14 janvier 2025 a inscrit des électrodes aiguilles de radiofréquence COOL-TIP E SERIES® (MEDTRONIC France) sur la liste des produits et prestations remboursables.

12:04

Un protocole abrégé d'IRM (T2 + DWI + HBP) s'est montré prometteur pour la détection du carcinome hépatocellulaire, avec une efficacité diagnostique « relativement élevée », dans le cadre d'une étude présentée dans Academic Radiology.

7:30

Chez les femmes ayant des antécédents personnels de cancer du sein, la surveillance par IRM était associée à une probabilité plus faible de cancer du sein secondaire avancé avant et après l’appariement par score de propension (PSM), conclut une étude parue dans Radiography.
16 Jan

15:53

L'implication des radiologues dans l'évaluation par les pairs du contourage des cibles des traitements de radiothérapie est associée à une augmentation significative du taux de changements cliniquement significatifs de ces cibles, selon une méta-analyse parue dans JAMA Network Open.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR