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

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

04 Déc

7:30

Au RSNA 2024, Torsten Möller, PDG du fournisseur de services de téléradiologie Reif & Möller, présentera le 5 décembre (13h40, heure locale) les résultats d'une étude démontrant l'efficacité de l'IA pour améliorer la qualité et la rapidité des comptes rendus radiologiques en téléradiologie.

7:00

03 Déc

16:00

Une session du RSNA 2024 s'intéresse aujourd'hui au potentiel des grands modèles de langage pour améliorer les soins centrés sur le patient. Rendez-vous à 13 h 30 (20 h 30 en France).

13:15

Une session du RSNA 2024 présente ce mardi 3 novembre les dernières nouveautés en imagerie et traitement des AVC ischémiques. C'est à 16h30 à Chicago, à 23h30 en France.

12:00

7:42

Les artefacts métalliques engendrés par les prothèses de hanche seraient perçus comme moins sévères à l'IRM 0,55 T de nouvelle génération par rapport à l'IRM conventionnelle 1,5 T, sans différence dans la qualité globale de l'image (étude).
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR