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

radiographie thoracique Aide au diagnostic intelligence artificielle

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

29 Juil

16:21

Le groupe de travail sur l'abdomen de la Société européenne de radiologie pédiatrique publie ses recommandations pour les examens de fluoroscopie du tractus gastro-intestinal supérieur chez l'enfant.

14:17

Le score LI-RADS v2024 sans rayonnements a démontré d'excellentes performances diagnostiques et s'est révélé performant pour évaluer la viabilité tumorale chez des patients atteints d'un CHC traités par radiothérapie faible dose associée à une immunothérapie ciblée (étude).

7:47

Les adolescents sportifs présenteraient des différences spécifiques à la région, à la zone et à la couche dans les temps de relaxation du cartilage du genou T2 par rapport aux non sportifs. Cette cartographie pourrait permettre de détecter les cartilages à risques avant que des dommages structurels visibles ne se produisent. (Etude)

7:00

28 Juil

15:00

11:00

Un score incluant des variables extraites des examens baseline de TEP-TDM au [18F]FDG et au [68Ga]Ga-PSMA-11 offre des informations utiles pour le pronostic des patients atteints de cancer de la prostate résistant à la castration pour lesquels un traitement au [177Lu]Lu-PSMA-617 est envisagé, conclut une étude française.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR