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.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 07/12/21 à 16:02, mise à jour hier à 14:12 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

Il vous reste 68% 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

Sihem Boultif

Mots-clés

intelligence artificielle RSNA 21

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

09 Jan

16:11

Une étude publiée dans BMC Urology a évalué la capacité de plusieurs grands modèles de langage à classer des comptes rendus d’IRM de la prostate selon le système PI-RADS v2.1. Le modèle GPT-o1 montre la meilleure concordance avec les radiologues, mais tous les modèles présentent des limites pour les lésions PI-RADS 3.

15:00

13:08

Chez les patients atteints d'occlusion aiguë des grands vaisseaux (LVO) de l’ACM et de sténose de l’artère intracrânienne sous-jacente traitée par stent de secours, l’administration préalable d’une thrombolyse intraveineuse n’est pas associée à une augmentation du risque d’hémorragie intracrânienne symptomatique ni de la mortalité à 90 jours (étude).

7:30

Un modèle de classification ternaire radiologique a obtenu des performances diagnostiques « excellentes » pour différencier les lésions pulmonaires sur des images de scanner, selon des résultats publiés dans Radiology.

7:00

08 Jan

15:17

Des chercheurs ont introduit un nouveau marqueur tumoral IRM appelé « signe sombre-clair-obscur » et suggèrent qu’il peut aider à prédire la métastase des ganglions lymphatiques chez les patients atteints d’un cancer rectal, selon une étude publiée dans Radiology.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR