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...

François MALLORDY
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.