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

14 Août

15:00

En Amérique du Nord, les patients identifiés comme blancs et caucasiens bénéficient d'un accès largement supérieur à l'IRM pour le diagnostic du cancer de la prostate, selon une méta-analyse menée par des chercheurs étasuniens et iraniens.

7:00

Au sein d'une cohorte étasunienne, un examen d'échographie de la thyroïde sur 13 était inapproprié, selon une étude présentée dans le JAMA. Les patients plus jeunes, ceux avec une dysfonction de la thyroïde, ceux que les médecins n'avaient pas vu en personne et ceux adressés pas des non-spécialistes en endocrinologie étaient les plus concernés.
13 Août

15:00

La FDA (Food and Drug Administration) a autorisé une nouvel équipement de l'entreprise RadNet permettant aux manipulateurs radio de contrôler les scanners à distance, indique un communiqué de presse.

7:49

Mardi 29 juillet, le centre hospitalier de Langres (Haute-Marne) a réceptionné sa nouvelle IRM, indique le média jhm. Cette installation est destinée à renforcer le service d’imagerie médicale partagé par l'hôpital, la clinique de Compassion et le cabinet de radiologie local. L'IRM sera opérationnelle à la rentrée.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR