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.

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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.

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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.

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