Biais de l'IA

Neuro-imagerie : les IA n’ont pas (encore) le niveau pour la vie réelle

Les algorithmes de recherche utilisés pour le diagnostic de pathologies psychiatriques à partir de données de neuro-imagerie ne sont pas mûrs pour l'utilisation clinique, d'après une étude parue le 6 mars 2023 dans JAMA Network Open. En cause : un risque de biais élevé, ainsi qu'un manque de qualité des comptes rendus des IA.

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Le 05/04/23 à 7:00, mise à jour aujourd'hui à 15:08 Lecture 2 min.

Si l'IA fait l'objet d'un nombre croissant de publications en neuro-imagerie, elle est encore loin d'égaler le radiologue ! Parmi 555 modèles d'IA en neuro-imagerie répertoriés dans la littérature, aucun n'était perçu comme applicable en clinique, d'après une revue systématique publiée en mars dans JAMA Network Open (image d'illustration). © Stable Diffusion

À l'heure où l'intelligence artificielle (IA) se développe toujours plus en radiologie, évaluer son efficacité clinique potentielle paraît nécessaire pour faire le lien entre recherche et utilisation en vie réelle. Dans une revue systématique publiée le 6 mars dans JAMA Network Open [1], une équipe internationale de chercheurs s'est attelée à la tâche en neuro-imagerie. Surprise : sur les 555 modèles d'IA basés sur des données de neuro-imagerie analysés, 83,1 % présentent un risque de biais global élevé. Pire, aucun n'est perçu par les auteurs comme souhaitable pour une utilisation clinique !

555 IA de diagnostic psychiatrique évaluées

Pour arriver à cette conclusion, les chercheurs ont établi une liste de 517 articles parus entre 1990 et 2022 concernant le développement ou la validation de modèles d'IA basés sur des données de neuro-imagerie. Ces publications évoquaient en tout 555 modèles d'IA diagnostiques, dont près des trois quarts se basaient sur des données d'imagerie médicale (IR

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Auteurs

François Mallordy

Journaliste rédacteur spécialisé

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Bibliographie

  1. Chen Z., Liu X., Yang Q. et coll., « Evaluation of risk of bias in neuroimaging-based artificial intelligence models for psychiatric diagnosis: A systematic review », JAMA Network Open, 6 mars 2023. DOI : 10.1001/jamanetworkopen.2023.1671.

Spécialité médicale

Neurologie Psychiatrie

Modalité d’imagerie

IRM

Mots-clés

intelligence artificielle neuro-imagerie

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