intelligence artificielle

Un outil d’IA démontre une sensibilité de 99 % pour identifier les radiographies thoraciques anormales

Un outil d’IA automatisé disponible dans le commerce a atteint une sensibilité de 99,1 % dans l’identification des radiographies thoraciques anormales. Selon une étude, cette performance peut permettre de réduire la charge de travail des radiologues.

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Le 30/03/23 à 13:30, mise à jour aujourd'hui à 15:08 Lecture 2 min.

Les comptes rendus des radiologues avaient une sensibilité plus faible que l’outil d’IA pour les radiographies thoraciques anormales, soulignent les auteurs. L'IA n'a en effet donné qu'un seul faux négatif. © Plesner L. L. et coll. | RSNA

Dans un contexte de pénurie mondiale croissante de radiologues, des solutions d’intelligence artificielle permettant d'automatiser la lecture des radiographies thoraciques promettent d’alléger la charge de travail des professionnels de santé. Une étude présentée dans la revue Radiology a évalué un de ces outils disponibles dans le commerce, qui a montré une sensibilité supérieure à celle des radiologues pour identifier les radiographies thoraciques anormales [1].

Une étude multicentrique incluant 1 529 patients

Cette étude rétrospective multicentrique a été réalisée dans quatre hôpitaux au Danemark. 1 529 patients adultes ayant passé une radiographie thoracique postéroantérieure dans les services d'urgence, ambulatoires, ou à l'hôpital, ont été inclus.

L’outil d’IA Oxipit évalué

Trois radiologues ont passé ces examens en revue et les ont étiquetés pour établir un standard de référence basé sur trois catégories : « critique », « autres remarques », ou « normale » (aucune anomalie). L’outil

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Auteurs

Solenn Duplessy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Plesner L. L., Müller F. C., Nybing J. D. et coll., « Autonomous chest radiograph reporting using AI: estimation of clinical impact », Radiology, epub 7 mars 2023. DOI : 10.1148/radiol.222268

Spécialité médicale

Pneumologie

Modalité d’imagerie

Radiologie conventionnelle

Mots-clés

intelligence artificielle radiographie thoracique

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