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

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Docteur Imago

17 Avr

16:34

Un centre d’imagerie médicale « de pointe » ouvrira en 2027 à Valence-d’Agen (Tarn-et-Garonne), informe ladepeche.fr

14:33

Une revue systématique publiée dans Radiography conclut au fort potentiel de l’utilisation du jumeau numérique en IRM, notamment en cardiologie et en oncologie, malgré des limites dans les domaines de la formation, de la sécurité et de l’intégration opérationnelle.

7:12

Une étude publiée dans Radiography analyse l’utilisation du modèle d’apprentissage profond Att-U-Net pour segmenter les tissus pulmonaires et les tumeurs à partir d’images PET-CT, afin d’améliorer le diagnostic du cancer du poumon. Les résultats montrent de bonnes performances (DSC 0,81 et IoU 0,69), suggérant que ce modèle pourrait renforcer la précision clinique et faciliter la planification des traitements.
16 Avr

15:41

Mount Sinai est le premier au monde à utiliser le système TheraSphere™ Y-90 « Any Day Dosing », un traitement mini-invasif qui délivre directement des radiations aux tumeurs du foie via le sang. Cette innovation permet de traiter les patients plus rapidement et plus souvent dans la semaine, améliorant ainsi l’accès aux soins et réduisant les délais, annonce un communiqué. 

13:16

Une revue systématique et méta-analyse démontre que la mammographie avec contraste (CEM) présente une très forte valeur prédictive négative pour les asymétries non rehaussées, avec un risque de cancer extrêmement faible. En revanche, la présence de rehaussement est fortement associée à la malignité et permet d’améliorer la stratification du risque.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR