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Le vendredi 10 juin 2022, une session de la SIFEM sur l’imagerie sénologique fut l’occasion pour le radiologue parisien Bruno Boyer de faire l’inventaire des succès et des échecs de l’IA en mammographie.
« Pourquoi aider le radiologue ? »
Sur l’évolution technologique de l’IA, le radiologue distingue trois étapes de développement : les logiciels CAD (computer-aided detection), le deep learning et l’application à la tomosynthèse. À l’origine, les solutions d’IA ont été conçues pour assister ou aider les radiologues. « Pourquoi aider le radiologue ? Parce que notre pratique est difficile. En contexte de dépistage, nous interprétons 96 % de mammographies normales, ce qui apporte une difficulté, rappelle-t-il. De plus, la mammographie a une faible spécificité, donc cela nous expose à deux types d’erreur : l’erreur de détection, que le CAD va chercher à limiter, et l’erreur d’interprétation, pour laquelle le CAD est mal armé à répondre. »
Des CAD contre les plaintes
Le rôle du CAD est d’attirer
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