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

18 Mar

16:54

Des chercheurs ont étudié les performances d’une méthode d’intelligence artificielle pour la segmentation automatisée du volume tumoral métabolique total (TMTV) sur des images TEP-TDM sur des patients atteints de lymphome. Il s'avère que l'IA a obtenu des résultats similaires que des experts humains. (étude)

16:50

Une étude a évalué la précision diagnostique d'un outil d'IA pour la détection des fractures de la hanche et du bassin. Il ressort que l'IA est d'une précision élevée pour les radiographies de la hanche mais moindre quand cela concerne les fractures du bassin.

13:45

Un billet publié dans npj Digit. Med exprime un « optimisme prudent » quant à la protection de la vie privée grâce à l'utilisation des dossiers médicaux électroniques. Bien que ces dossiers puissent conserver les données biométriques et démographiques, la possibilité de réidentifier les patients par leur intermédiaire est atténuée par plusieurs facteurs, comme la mise en œuvre de mesures de protection, affirment les auteurs (Source)

7:26

L'embolisation transartérielle présente un taux de mortalité « acceptable » et un faible taux de complication, qui en font une alternative thérapeutique viable pour le traitement des hémorragies aiguës associées à un traumatisme contondant chez les patients pédiatriques, concluent des chercheurs chinois dans EJR.

7:00

17 Mar

16:22

Le [64Cu]Cu-NOTA-anti-EphA2-Mb serait un agent immuno-TEP prometteur pour identifier les patients susceptibles de bénéficier de traitements anticancéreux ciblés (étude).
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR