Éthique

Quelles stratégies pour limiter les biais des systèmes d’IA ?

Une session du RSNA 2022 s'est intéressée aux défis éthiques de l'intelligence artificielle, et notamment l'identification et la réduction des biais. La radiologue américaine Zi Zhang a présenté des stratégies pour éviter ces biais lors du développement, de l'évaluation et du déploiement clinique des systèmes.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 14/12/22 à 8:00, mise à jour le 10/02/26 à 14:10 Lecture 4 min.

« Les biais peuvent se cacher dans les données, dans les algorithmes et dans les applications cliniques. Ils reflètent souvent des déséquilibres profonds dans les structures institutionnelles et les relations sociales », relève Zi Zhang. © C. F.

Les considérations éthiques de l’intelligence artificielle (IA) en radiologie étaient l’un des sujets saillants du RSNA 2022. Le 27 novembre, une session a traité la question des biais de l’IA. « Les biais peuvent se cacher dans les données, dans les algorithmes et dans les applications cliniques », a souligné Zi Zhang, professeure assistante de radiologie à l’hôpital universitaire Jefferson, à Philadelphie.

La communauté médicale sur le qui-vive

Selon elle, ces biais reflètent souvent des déséquilibres profonds dans les structures institutionnelles et les relations sociales. Des considérations techniques et sociales doivent donc être apportées pour les identifier, les réduire et, in fine les éliminer des systèmes d’IA. Concernant cette problématique, l’intervenante cite une déclaration multisociétaire commune entre l’Europe et l’Amérique du Nord, publiée en 2019 dans la revue Radiology [1]. Le document stipule que la responsabilité ultime de l'IA incombe à ses concepteurs et à ses opéra

Il vous reste 82% 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

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Raymond Geis J., Brady A. P., Carol C. et coll., « Ethics of artificial intelligence in radiology: summary of the joint european and north american multisociety statement », Radiology, novembre 2019, vol. 293, n° 2, p. 241-244. DOI : 10.1148/radiol.2019191903.
  2. Vokinger K. N., Feuerriegel S., Kesselheim A. S. et coll., « Mitigating bias in machine learning for medicine », Nature Communications Medicine, 2021, vol. 1, n° 25. DOI : 10.1038/s43856-021-00028-w.
  3. Zou J., Schiebinger L., « AI can be sexist and racist – it’s time to make it fair », Nature, juillet 2018, vol. 559, p. 324-326. DOI : 10.1038/d41586-018-05707-8.

Mots-clés

RSNA 22 intelligence artificielle

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Dans le dossier

L’intelligence artificielle en langage naturel

Voir le dossier

Le fil Docteur Imago

12 Fév

7:11

Le LLM polyvalent (Cohere Command-A) évalué dans une étude a démontré de solides performances dans l’automatisation de la stadification FIGO pour les cancers du col de l’utérus et de l’endomètre à partir des rapports IRM. Leur intégration pourrait réduire la charge de travail des radiologues.

7:00

11 Fév

16:09

Median Technologies a obtenu l’autorisation 510(k) de la FDA pour son dispositif médical eyonis® LCS.  Basé sur l’IA. Celui-ci vise à transformer le dépistage du cancer du poumon en aidant à son diagnostic à des stages précoces et curables et ce, en limitant les examens de suivi inutiles et les faux positifs.

13:30

Un rapport conjoint publié en janvier 2026, de la joint commission, organisme de certification aux Etats-Unis et du National Quality Forum (NQF), mentionne le « Préjudice au patient associé à une lésion thermique liée à l'IRM », comme un domaine d’inquiétude important. Les deux organismes américains ont aligné leurs listes des événements Sentinel et « événements graves à signaler », afin de simplifier le signalement des événements de sécurité des patients. (Source)

7:16

L’obésité réduit la performance de la radiographie thoracique pour le diagnostic de pneumonie, avec une concordance et une sensibilité nettement inférieures à celles observées chez les patients non obèses. Dans ce contexte, le scanner thoracique démontre une précision diagnostique supérieure pour la pneumonie, chez les patients obèses. (Étude)

7:00

✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR