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

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 «