Différences entre IA et radiologues

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

Les radiologues et les IA d'aide au diagnostic semblent présenter des différences mais aussi des similarités dans les erreurs qu'ils commettent dans le diagnostic du cancer du sein en dépistage, selon une étude cas-témoins parue le 3 septembre 2023 dans le BJR.

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Le 19/10/23 à 7:00 Lecture 2 min.

Les radiologues diffèrent dans leurs erreurs en mammographie par rapport aux IA d'aide au diagnostic, avec par exemple plus de faux positifs chez les radiologues pour les femmes âgées de moins de 55 ans (photo d'illustration). D. R.

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

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Auteurs

François Mallordy

Journaliste rédacteur spécialisé

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Bibliographie

  1. Salim, M., Dembrower, K., Eklund, M., et coll., « Differences and similarities in false interpretations by AI CAD and radiologists in screening mammography », The British Journal of Radiology, 3 septembre 2023. DOI : 10.1259/bjr.20230210.

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14:09

Une méta-analyse parue dans Academic Radiology indique que le scanner basé sur l’IA a démontré des performances diagnostiques supérieures à celles des cliniciens pour identifier ≥50 % de sténose dans les artères coronaires et a montré d’excellentes performances diagnostiques pour reconnaître ≥70 % de sténose coronaire et de plaque calcifiée.

7:30

Les critères RECIST 1.1 sont recommandés pour l’évaluation des métastases hépatiques après un traitement systémique. Les modifications au scanner et IRM suggérant une nécrose, une fibrose, des calcifications et une hémorragie peuvent être utilisées comme indicateurs supplémentaires de la réponse tumorale, indique une étude publiée dans European Radiology.
30 Avr

16:00

Par rapport à la mammographie, le dépistage par tomosynthèse permettrait de détecter 56 cancers invasifs de plus et 18 cancers d'intervalle de moins pour 100 000 femmes invitées au dépistage (étude).

14:00

Des améliorations apportées au dossier patient électronique ont permis de réduire de 46 % la durée avant les examens de scanner au service des urgences (étude).
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