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

25 Fév

16:52

Selon une étude publiée dans la revue Journal of the American College of Radiology, l'intelligence artificielle permet d'augmenter le taux de détection des cancers de 22 % et le taux de détection des cancers invasifs de 26 %.

14:00

Un collectif d'hommes étudiants ou professionnels en santé a publié le 17 février une tribune dans le journal Le Monde pour « dénoncer publiquement le sexisme systémique dans le monde médical hospitalier et universitaire », à la faveur d'une enquête du conseil national de l'ordre des médecins publiée en novembre dernier qui évaluait dans une enquête que 49 % des femmes médecins actives répondantes déclaraient avoir subi des violences sexistes et sexuelles perpétrées par un autre médecin (contre 3% des hommes médecins actifs répondants).

13:57

Un nouveau centre de radiologie doit ouvrir à Pavilly (Seine-Maritime). Le centre d'imagerie du Cèdre du Val-l'Ormel doit s'y installer d'ici la fin d'année 2026, rapporte le quotidien Paris-Normandie.

7:30

Une étude a montré que l'anxiété chez les patients passant une IRM avec injection de produit de contraste était fortement influencée par des explications peu claires ou insuffisantes concernant la procédure, tandis qu'une communication claire contribuait à ce que les patients se sentent mieux préparés et rassurés. (Etude)
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR