Une étude cas-témoins identifie des profils d’erreurs distincts entre radiologues et IA d’aide au diagnostic

Les radiologues et les intelligences artificielles (IA) d'aide au diagnostic en mammographie diffèrent dans le profil des patientes et des types de cancers faisant l'objet de diagnostics faux positifs et faux négatifs dans le cadre du dépistage organisé, selon une étude cas-témoins publiée le 3 septembre 2023 dans le BJR [1].

Entre IA, radiologue et second lecteur

Réalisée par des médecins de l'institut Karolinska de Stockholm (Suède), la publication a disséqué rétrospectivement les différences entre faux positifs et faux négatifs dans le diagnostic posé par le premier radiologue, le deuxième radiologue et une IA d'aide au diagnostic (Insight MMG®, Lunit) chez 8 743 femmes dépistées (113 120 images), dont 714 diagnostiquées avec un cancer du sein et 8029 choisies aléatoirement dans la population saine du dépistage organisé du comté de Stockholm (femmes de 40 à 74 ans). Les images sélectionnées provenaient d'examens effectués entre 2008 et 2015.

Les radiologues posent plus de diagnos