Biais d’automatisation 

Les erreurs de l’IA retentissent sur les performances des radiologues en mammographie

Une suggestion incorrecte fournie par un système d’aide à la décision basé sur l’intelligence artificielle pourrait altérer de façon significative la précision des radiologues lors de la lecture des mammographies, notamment des moins expérimentés, selon une étude publiée dans Radiology.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 26/06/23 à 7:00, mise à jour hier à 15:07 Lecture 3 min.

Le résultats des tests montrent que les radiologues obtenaient des résultats significativement plus mauvais quand il s’agissait d’évaluer des examens préalablement classés dans la mauvaise catégorie BI-RADS par les algorithmes (photo d'illustration). © Carla Ferrand

Connaissez-vous le biais d’automatisation ? Identifié par des chercheurs en psychologie sociale, il s’agit de la propension de l’être humain à favoriser les suggestions d’un système automatique de prise de décision, en ignorant les informations contradictoires issues d’une autre source, même si elles sont correctes [1]. Alors que l’intelligence artificielle se développe en imagerie médicale, les préoccupations se font jour concernant les effets de ce biais sur le travail des radiologues. Une équipe de chercheurs allemands et hollandais s’est ainsi intéressée à l’influence des systèmes basés sur l’IA d’aide à l’interprétation des examens de mammographie. Elle a publié ses résultats au mois de mai dans la revue Radiology [2].

27 radiologues et 50 examens

Pour cette expérimentation prospective, les chercheurs ont demandé à 27 radiologues d’interpréter 50 examens de mammographie et de leur attribuer un score BI-RADS, avec l’assistance d’un système d’intelligence artificielle. Les mammographi

Il vous reste 77% 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

  1. Cummings M. L., « Automation bias in intelligent time critical decision support systems » in Decision Making in Aviation, Juillet 2017, p. 289-294. DOI : 10.4324/9781315095080-17
  2. Dratsch T., Chen X., Mehrizi M. R. et coll., « Automation bias in mammography: the impact of artificial intelligence BI-RADS suggestions on reader performance », Radiology, mai 2023, vol. 307, n° 4 : e222176. DOI : 10.1148/radiol.222176.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

12 Oct

7:21

Dans une article paru dans la revue Pediatric Radiology, les experts de l'association de radiologues internationale SIOPEL ont identifié et renseigné les difficultés et limites du système de stadification PRETEXT (PRETreatment EXTent of disease), largement utilisé pour évaluer les tumeurs hépatiques malignes pédiatriques avant traitement.
11 Oct

16:15

Le groupe IMAO et Siemens Healthineers signent un partenariat stratégique de long terme pour accompagner la transformation de l'imagerie médicale dans les Hauts-de-France, pour une durée de 12 ans et à hauteur de 35,4 millions d'euros.

10:00

Nathalie Lassau, radiologue à Gustave-Roussy et directrice de l’institut de formation supérieure biomédicale de l’université Paris Saclay, entre autres casquettes, a reçu ce vendredi 9 octobre la médaille d'honneur de la SFR.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR