Équipements

Des guidelines pour bien choisir son système d’intelligence artificielle

Un groupe d’universitaires et d’industriels a rédigé un guide à destination des radiologues qui veulent s’équiper en intelligence artificielle. Il liste des questions à poser aux concepteurs des produits pour pouvoir choisir en connaissance de cause.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 30/03/21 à 16:00, mise à jour aujourd'hui à 15:17 Lecture 3 min.

Les auteurs de ce guide veulent « aider les radiologues à sélectionner la solution commerciale la plus adaptée à leurs besoins grâce à une série de questions qui leur permettront de challenger les fournisseurs » (photo d'illustration). © Carla Ferrand

De nombreux logiciels d’intelligence artificielle (IA) sont aujourd’hui disponibles dans le commerce pour aider les radiologues dans leurs tâches diagnostiques, pour la segmentation ou encore pour la gestion du flux de travail. Or, si les travaux de recherche foisonnent sur l’utilisation de l’IA en clinique, peu d’études ont proposé des recommandations sur l’évaluation des solutions par les décisionnaires avant achat. Fort de ce constat, un consortium de chercheurs et d’acteurs industriels, parmi lesquels Patrick Omoumi, du département de radiologie de l’hôpital universitaire de Lausanne, en Suisse, et Alexis Ducarouge, CTO/CSO de l’entreprise Gleamer, a préparé un guide qui doit « aider les radiologues à sélectionner la solution commerciale la plus adaptée à leurs besoins grâce à une série de questions qui leur permettront de challenger les fournisseurs ». Ce document est paru début mars 2021 dans la revue European Radiology [1].

5 grandes catégories

En plus de leurs résultats cliniques

Il vous reste 80% 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 mensuelle 100 % numérique

23 €

par mois

S’abonner à Docteur Imago

Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Omoumi P., Ducarouge A., Yournier A. et coll., « To buy or not to buy – evaluating commercial AI solutions in radiology (the ECLAIR guidelines) », European Radiology, mars 2021. Publication en ligne. DOI : 10.1007/s00330-020-07684-x.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Dans le dossier

icon réservé aux abonnés L’intelligence artificielle en pratique clinique

Voir le dossier

Le fil Docteur Imago

15 Juil

16:00

Un « potentiel prometteur » des modèles de langages dans les classifications radiologiques. Selon une étude parue le 7 juillet, ces modèles ont montré une justesse dans la classification générale des fractures, mais des limites de classifications détaillées confirme le besoin de validation par les professionnels de santé avant une véritable utilisation.

13:54

PANCANAI, un modèle d’intelligence artificielle, montre une haute sensibilité dans la détection du cancer du pancréas sur les scanners, dans une large étude rétrospective de cohorte, publiée dans la revue Investigate Radiology.

7:30

En Australie et Nouvelle Zélande, les radiologues en imagerie oncologique préfèrent utiliser des rapports structurés sans terminologies pré-écrite. Selon une étude publiée dans JMIRO, l’utilisation des rapports plus structuré est plus importante dans les pays ou la pratique de l'imagerie oncologique est plus importante et le personnel mieux formé.

7:00

11 Juil

17:17

D'après un nouvelle étude menée par une équipe germano-américaine et publié par European Journal of Radiology, la réussite de la mise en place de l'IA nécessite une organisation solide et une équipe de surveillance aguerri pour superviser l'évolution, le déploiement et la maintenance continue des algorithmes.

16:13

Selon une étude publiée dans Academic Radiology, des QCM générés par ChatGPT comme outil de renforcement des connaissances ont obtenu des taux de réussite très proche de ceux de radiologues expérimentés. Malgré une qualité jugée assez proche, une partie des étudiants ont reconnu les QCM écrits par des radiologues.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR