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.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 15/02/24 à 7:00 Lecture 2min.

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

Il vous reste 64% 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 DÉCOUVERTE

11€

pendant 1 mois
puis 23 €/mois

S’abonner à Docteur Imago

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.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Docteur Imago

16 Avr

7:33

Un arrêté du 4 avril fixe à 7 en imagerie médicale et 2 en médecine nucléaire « le nombre de médecins en exercice susceptibles d'accéder au troisième cycle des études de médecine pour suivre un diplôme d'études spécialisées, une option ou une formation spécialisée transversale, par spécialité et par subdivision. »
15 Avr

14:40

Les algorithmes d’apprentissage profond pour la segmentation par IRM de la prostate ont démontré une précision comparable à celle des radiologues experts malgré des paramètres variables, de sorte que les recherches futures devraient s’orienter vers l’évaluation de la robustesse de la segmentation et des résultats pour les patients dans divers contextes cliniques, selon une revue systématique publiée dans Radiology: Artificial Intelligence.

11:34

Le score calcique de l'artère coronaire obtenu par reconstruction basée sur l'apprentissage profond serait sous-estimé par rapport à l'image standard (étude).

7:52

L’Académie nationale de médecine a identifié les freins au développement de la recherche clinique en France tels que les lourdeurs administratives, les difficultés à obtenir des financements académiques ou encore les difficultés d’adaptation rapide aux nouvelles technologies de santé. Elle a émis 5 recommandations : limiter les délais règlementaires ou encore restructurer l’organisation des CHU autour de pôles hospitalo-universitaires intégrant des services de soins, des laboratoires et des équipes de recherche.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR