Aide à la décision

La façon dont l’IA justifie ses résultats influencerait les performances diagnostiques du médecin

Une étude a comparé les performances diagnostiques de médecins assistés par l’IA en fonction du niveau d’exactitude et de la façon dont le l’outil justifiait ses prédictions. Leur précision était supérieure quand l’outil décrivait les données qui avaient guidé son raisonnement.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 01/12/24 à 15:00 Lecture 3 min.

Quand le conseil de l’IA était correct, la précision diagnostique des médecins était de 92,8 % (± 0.62) avec une explication locale et de 85,3 % (± 0.85) avec une explication globale (photo d'illsutration). D. R.

La précision diagnostique d’un médecin qui utilise un outil d’intelligence artificielle pour l’interprétation des radiographies thoraciques varie en fonction de la façon dont cet outil explique son raisonnement, selon une étude présentée dans Radiology [1].

Huit radiographies avec un conseil d’une IA simulée

Ses auteurs ont rassemblé un panel de 220 médecins, dont 132 radiologues, auxquels ils ont soumis une série de huit radiographies thoraciques (vues frontale et latérale quand elle était disponible), issues de la base de données de l’hôpital Beth Israel Deaconess de Boston, Massachusetts. Chaque examen s’accompagnait d’une suggestion émise par un assistant IA simulé, dont les performances étaient comparables à celles d’un radiologue expert. Les conseils étaient corrects dans six cas sur huit, avec un niveau randomisé de confiance affichée.

Explication locale et globale

Cette IA virtuelle justifiait son conseil de selon deux modalités choisies de façon aléatoire : l’explication «

Il vous reste 75% 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

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

    Prinster D, Mahmood A, Saria S, et al (2024) Care to Explain? AI Explanation Types Differentially Impact Chest Radiograph Diagnostic Performance and Physician Trust in AI. Radiology 313:e233261. https://doi.org/10.1148/radiol.233261

Modalité d’imagerie

Radiologie conventionnelle

Mots-clés

intelligence artificielle Aide au diagnostic

1 décembre 2024 au 5 décembre 2024

Congrès de la RSNA 2024

Congrès
McCormick Place, 2301 S King Dr, Chicago, Illinois, 60616

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

26 Oct

15:42

Les radiologues ayant suivi une formation post-doctorale (fellowship) en imagerie pédiatrique ont montré une spécificité, une valeur prédictive positive et une précision plus élevées que leurs confrères non entraînés dans le diagnostic par IRM de l'appendicite chez 122 enfants admis aux urgences et inclus dans une étude présentée dans Academic Radiology.

12:33

Les jeunes adultes souffrant de migraine sans aura présenteraient de subtiles anomalies microstructurales de la substance blanche, une diminution du couplage neurovasculaire global et des modifications régionales du rapport CBF/fALFF. (étude)

7:32

La radioembolisation transartérielle à l’yttrium-90 suivie de l’association atézolizumab–bévacizumab pourrait améliorer la survie par rapport à l’association atézolizumab–bévacizumab seule chez les patients atteints d’un carcinome hépatocellulaire avancé dont la fonction hépatique est bien préservée, selon une étude coréenne.

7:00

23 Oct

16:18

Le score de Kaiser en IRM mammaire présente une excellente précision diagnostique pour distinguer les lésions bénignes des lésions malignes chez les patientes présentant des anomalies BI-RADS 0 ou 4 en imagerie conventionnelle (étude).

15:00

✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR