Intelligence artificielle

Des algorithmes d’IA autant, voire plus performants que les lecteurs humains sur les nodules pulmonaires et l’âge osseux

Des chercheurs néerlandais ont effectué une validation indépendante de neuf algorithmes commerciaux d’IA pour la détection de nodules pulmonaires et la prédiction de l'âge osseux sur des radiographies. Parue dans Radiology le 9 janvier, leur étude indique que les performances des algorithmes testés sont comparables, voire meilleures à celles des lecteurs humains.

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Le 15/02/24 à 7:00 Lecture 2 min.

Dans le cadre de cette étude rétrospective publiée dans Radiology, neuf des 17 produits d’IA éligibles mis sur le marché entre juin et novembre 2022 ont été évalués sur la base des données de sept hôpitaux néerlandais (photo d'illustration). D. R.

Parue dans Radiology le 9 janvier, une validation indépendante d’algorithmes utilisant l'intelligence artificielle (IA) disponibles dans le commerce en radiologie a été réalisée par des chercheurs néerlandais dans le cadre du Projet AIR [1]. Cette initiative, développée pour standardiser la validation des outils d'IA en radiologie autorisés en Europe, a tout d'abord concerné la prédiction de l’âge osseux sur les radiographies de la main et la détection des nodules pulmonaires sur les radiographie thoraciques.

« La promesse est d’aider les radiologues »

« Ces applications s’attaquent à une variété de tâches dans différentes sous-spécialités, principalement dans le domaine du diagnostic. La promesse est d’aider les radiologues à gérer leur charge de travail toujours croissante et à prévenir l’épuisement professionnel », notent Patrick Omoumi, chef du service d’imagerie musculo-squelettique à l'hôpital universitaire de Lausanne (Suisse) et Jonas Richiardi, professeur au département de r

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Auteurs

Solenn Duplessy

Bibliographie

  1. Van Leeuwen K. G., Schalekamp S., Rutten M. J. C. M. et al., « Comparison of Commercial AI Software Performance for Radiograph Lung Nodule Detection and Bone Age Prediction », Radiology, 9 janvier 2024. DOI : 10.1148/radiol.230981.
  2. Omoumi P., Richiardi J., « Independent Evaluation of Commercial Diagnostic AI Solutions: A Necessary Step toward Increased Transparency », Radiology, 9 janvier 2024. DOI : 10.1148/radiol.233299.

Spécialité médicale

Oncologie Musculo-squelettique Pneumologie Urgence

Modalité d’imagerie

Radiologie conventionnelle

Mots-clés

intelligence artificielle algorithmes

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