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.

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Le 26/06/23 à 7:00, mise à jour le 11/09/23 à 13:24 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

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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.

Spécialité médicale

Imagerie de la femme

Modalité d’imagerie

Mammographie

Mots-clés

mammographie intelligence artificielle

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