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.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 03/05/19 à 15:00, mise à jour hier à 15:10 Lecture 1 min.

Sur 516 études recensées pour l’année 2018, seules 31, soit 6 % auraient recours à la validation externe pour tester leurs algorithmes (photo d'illustration). D. R.

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

Il vous reste 61% 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 DÉCOUVERTE

11€

pendant 1 mois
puis 23 €/mois

S’abonner à Docteur Imago

Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint

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

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

06 Sep

16:00

Une méta-analyse publiée dans Academic Radiology suggère que l’IRMmp est efficace pour détecter le cancer de la prostate suspecté (PCa) chez les patients n'ayant jamais eu de biopsie de la prostate. « Il peut aider à réduire les biopsies inutiles et à réduire le risque de manquer des cas cliniquement significatifs, guidant ainsi des décisions éclairées en matière de biopsie », écrivent les chercheurs.

15:00

13:30

Une étude présentant une approche robuste pour classer les images d’échographie mammaire en catégories bénignes, malignes et normales, en utilisant l’architecture avancée EfficientNet-B7 a jugé sa méthodologie efficace face aux défis du déséquilibre de classe et améliore la robustesse du modèle.

7:30

L’utilisation d’un système d’IA autonome a amélioré la détection précoce du cancer du sein en identifiant correctement sur des mammographies certains cancers manqués par deux lecteurs humains, sans aucune différence basée sur les caractéristiques histopathologiques, à l’exception des cancers avec envahissement ganglionnaire, conclut une étude parue dans Radiology.

7:00

05 Sep

16:01

L'isolation de la veine pulmonaire par cryoablation est plus efficace qu'une procédure interventionnelle placebo, rapporte une étude randomisée contrôlée parue dans le JAMA.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR