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

17 Juil

16:00

Des chercheurs nord-américains ont adapté un modèle d'apprentissage profond pour la segmentation de la composition corporelle (muscle, os, graisse) à partir des images scanner volumétriques allant des vertèbres L2 à L4. La méthode s'est montrée plus précise que la technique standard, basée sur une seule coupe axiale en L3, se félicitent-ils dans EJR.

13:30

La TEP-TDM au meta-[18F] fluorobenzylguanidine ([18F]-mFBG) pourrait constituer une alternative plus efficace à la TEMP-TDM au [123I]-metaiodobenzylguanidine (MIBG) pour la stadification et l'évaluation de la réponse tumorale des neuroblastomes, conclut une étude présentée dans Pediatric Radiology.

7:42

GE Healthcare et la Mayo Clinic à Rochester (Minnesota) annoncent leur coopération autour d'un essai sur le traitement du cancer de la prostate par radioligands. L'étude MI-BET évaluera si l'utilisation de marqueurs biologiques et d'imagerie permet de mieux personnaliser les traitements, par exemple en espaçant les séances.

7:00

16 Juil

16:59

Une étude rétrospective compare les biopsies mammaires guidées par tomosynthèse et par échographie pour les lésions mammaires non calcifiées, en évaluant leurs caractéristiques et leurs performances diagnostiques. Les résultats montrent que l'échographie présente une meilleure valeur prédictive positive et que la tomosynthèse reste une alternative pertinente lorsque la lésion n'a pas de corrélat échographique définitif.

13:46

En angioscanner de la tête et du cou, associer une technologie de reconstruction d'image par apprentissage profond à une acquisition de basse énergie (80 kVp) permet de diminuer les doses de radiation (-36 %) et de produit de contraste (-26%) en améliorant la qualité d'image par rapport au protocole standard (100 kVp et reconstruction itérative), conclut un article dans EJR.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR