RSNA 2021

« Il faut absolument considérer les potentiels échecs d’un système d’intelligence artificielle »

Au RSNA, plusieurs radiologues américains ont livré un manuel d’hygiène pour prévenir les erreurs de l’intelligence artificielle et limiter leurs conséquences. Les médecins doivent surveiller chaque étape du développement des logiciels, avoir conscience des limites des modèles et savoir apprendre de leurs erreurs et des celles de leurs prédécesseurs.

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Le 07/12/21 à 16:02, mise à jour hier à 15:12 Lecture 2 min.

« Des erreurs commises par l’intelligence artificielle utilisée dans les Boeing 737 ont été des leçons pour le monde médical », explique John Mongan. Capture d'écran RSNA 2021

L’intelligence artificielle s’impose petit à petit dans le monde de l’imagerie médicale. Mais que se passe-t-il quand elle ne fonctionne pas ? C’est la question que se sont posée différents médecins lors d’une session du congrès de la Société nord-américaine de radiologie (RSNA) 2021. En ouverture, Katherine Andriole, professeure de radiologie au Brigham and Women’s hospital, basé à Boston, dans le Massachusetts, a rappelé que le développement d’une solution d’intelligence artificielle est long et se divise en plusieurs étapes : collecte de données, identification de la cohorte, annotations, construction d’un modèle, validation… « Il peut donc y avoir des erreurs. C’est pourquoi la contribution clinique est importante à chaque étape », souligne-t-elle.

« Restez critiques sur les modèles »

Pour cette spécialiste, la contribution clinique permet d’éviter les erreurs et doit impliquer toutes les parties : physiciens médicaux, manipulateurs en radiologie, etc. dès la conception de l’outil et

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Sihem Boultif

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