Évaluation de l'IA

Un nouveau cadre d’évaluation proposé pour juger de la valeur ajoutée d’une IA en radiologie

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 11/03/24 à 15:00, mise à jour le 11/03/24 à 15:03

Basé sur une évaluation en sept niveaux, le nouveau cadre d'évaluation RADAR s'inspire du modèle hiérarchique de Fryback et Thornsbury d'évaluation de l'efficacité des examens d'imagerie diagnostique. © Boverhof et al, Insights into Imaging | CC BY 4.0 DEED

À l'heure de la démocratisation de l'intelligence artificielle (IA) en médecine, l'évaluation de la valeur ajoutée apportée à la radiologie par ces logiciels paraît critique pour permettre leur adoption locale en clinique par les praticiens. Dans cette optique, une équipe de sept médecins néerlandais et anglais, dont trois radiologues, a publié le 5 février 2024 une déclaration décrivant un nouveau cadre d'évaluation de l'IA intitulé Radiology AI deployment and assessment rubric (RADAR) [1].

Cinq niveaux d'évaluation clinique, et deux niveaux « au-delà »

Basé sur une évaluation en sept niveaux, le nouveau cadre d'évaluation RADAR s'inspire du modèle hiérarchique de Fryback et Thornsbury d'évaluation de l'efficacité des examens d'imagerie diagnostique [2]. Le système RADAR est organisé en sept niveaux : cinq pour l'évaluation de la valeur clinique de l'IA, et deux pour l'évaluation « au-delà de la valeur clinique » – c'est-à-dire l'évaluation socio-économique de l'IA et l'évaluation d

Il vous reste 50% 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

François Mallordy

Journaliste rédacteur spécialisé

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Boverhof B.-J., Redekop W. K., Bos D. et al, « Radiology AI Deployment and Assessment Rubric (RADAR) to bring value-based AI into radiological practice », Insights into Imaging, 5 février 2024. DOI : 10.1186/s13244-023-01599-z.
  2. Fryback D. G., Thornbury J. R., « The Efficacy of Diagnostic Imaging », Medical Decision Making, juin 1991. DOI : 10.1177/0272989X9101100203.
  3. Guenoun D., Zins M., Champsaur P. et al, « French community grid for the evaluation of radiological artificial intelligence solutions (DRIM France Artificial Intelligence Initiative) », Diagnostic and Interventional Imaging, 23 septembre 2023. DOI : 10.1016/j.diii.2023.09.002.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

16 Avr

15:41

Mount Sinai est le premier au monde à utiliser le système TheraSphere™ Y-90 « Any Day Dosing », un traitement mini-invasif qui délivre directement des radiations aux tumeurs du foie via le sang. Cette innovation permet de traiter les patients plus rapidement et plus souvent dans la semaine, améliorant ainsi l’accès aux soins et réduisant les délais, annonce un communiqué. 

13:16

Une revue systématique et méta-analyse démontre que la mammographie avec contraste (CEM) présente une très forte valeur prédictive négative pour les asymétries non rehaussées, avec un risque de cancer extrêmement faible. En revanche, la présence de rehaussement est fortement associée à la malignité et permet d’améliorer la stratification du risque.

7:30

Une étude aux Pays-Bas montre qu’un protocole standardisé améliore partiellement la qualité des comptes rendus d’échographie thyroïdienne, mais reste inégalement appliqué. Son efficacité dépend surtout d’une bonne communication et collaboration entre les professionnels de santé.

7:00

15 Avr

15:55

Stéphanie Rist, ministre de la Santé, a annoncé le 10 avril que le plafond d’indemnisation des astreintes de nuit et de week-end, initialement fixé à 280 euros, sera porté à 500 euros pour les personnels hospitalo-universitaires.

15:00

✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR