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.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Docteur Imago

19 Oct

16:46

Le score Node-RADS basé sur le scanner montre des performances stables et « satisfaisantes » pour identifier la présence de métastases ganglionnaires chez des patients atteints de cancer rectal non encore traité, conclut une étude rétrospective présentée dans European Journal of radiology.

14:39

Une étude menée au Canada associe la consommation d'aliments ultra-transformés avec une proportion plus importante de graisse corporelle, de tissu adipeux viscéral et de lésions vasculaires cérébrales visibles à l'IRM.

7:38

Le réseau des revues médicales Journal of the American Medical Association (JAMA) lancera début 2027 une nouvelle publication en ligne consacrée à l'intelligence artificielle. JAMA AI « abordera l'ensemble des aspects de l'intelligence artificielle (IA) dans le domaine de la santé, depuis les avancées fondamentales jusqu'aux implications cliniques concrètes », promettent ses éditeurs.
16 Oct

17:00

Une étude montre que la mammographie et l’échographie sont deux outils complémentaires pour différencier les lésions mammaires bénignes et malignes chez l’homme symptomatique.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR