Nouvelles technologies

Les études en intelligence artificielle n’emploient pas les bonnes méthodes de validation pour un usage clinique

94 % des études sur l’intelligence artificielle en imagerie diagnostique ne sont pas conçues pour valider correctement leurs résultats pour une utilisation en situation clinique, selon une méta-anayse coréenne.

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Le 03/05/19 à 15:00, mise à jour hier à 15:15 Lecture 1 min.

La plupart des algorithmes d’intelligence artificielle en imagerie diagnostique ne seraient pas validés de façon correcte pour une utilisation en clinique, selon une méta-analyse coréenne décrite dans la revue Korean Journal of Radiology [1]. Sur 516 études recensées pour l’année 2018 dans les bases PubMed MEDLINE et Embase, seules 31, soit 6 % auraient en effet recours à la validation externe pour tester leurs algorithmes.

Aucune cohorte de test ne présente les critères requis

De plus, aucune n’utiliserait des données de validation collectées à la façon d’une étude de cohorte, au sein de plusieurs centres et de manière prospective. Ces trois caractéristiques de conception sont pourtant recommandées « pour une validation robuste des performances cliniques des algorithmes d’IA », écrivent Kim Dong Wook, du centre de santé et hôpital du comté de Taean-gun, et ses confrères de l’école de médecine de l’université d’Ulsan, à Séoul.

Des données difficiles à collecter

« De façon typique, les déve

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Kim Dong Wook, Jang Hye Young, Kim Kyung Won et coll., « Design Characteristics of Studies Reporting the Performance of Artificial Algorithms for Diagnostic Analysis of Medical Images : Results from Recently Published Papers », Korean Journal of Radiology, mars 2009, vol. 20, n° 3, p. 405 – 410. DOI : 10.3348/kjr.2019.0025.
  2. Park S. H., Kressel H. Y., « Connecting technological innovation in artificial intelligence to real-world medical practice through rigorous clinical validation: what peer-reviewed medical journals could do », J Korean Med Sci, 2018, vol. 33, e152.
  3. Park S. H., Han K., « Methodologic guide for evaluating clinical performance and effect of artificial intelligence technology for medical diagnosis and prediction », Radiology, 2018, vol. 286, p. 800–809.
  4. England J. R., Cheng P. M., « Artificial intelligence for medical image analysis: a guide for authors and reviewers », AJR Am J Roentgenol, décembre 2018. DOI : 10.2214/AJR.18.20490. Epub anticipée.

Mots-clés

intelligence artificielle algorithmes

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