JFR de printemps

Des algorithmes d’IA surévalués et des humains sous-estimés

La démystification de l'intelligence artificielle était au programme des JFR de printemps. Après une phase d'exaltation sur les performances des algorithmes, l'heure est à l'analyse critique, avec quelques déconvenues.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 14/06/21 à 7:00, mise à jour aujourd'hui à 15:12 Lecture 3 min.

Le 4 juin, une conférence-débat des JFR de printemps a permis d’exposer les mythes et réalités de l’IA en radiologie et de démêler le vrai du faux sur les performances des algorithmes (photo d'illustration). D. R.

Le 4 juin, une conférence-débat des Journées francophones de radiologie (JFR) s’est attelée à exposer les mythes et réalités de l’intelligence artificielle (IA) en radiologie et à démêler le vrai du faux sur les performances des algorithmes.

Un match truqué ?

L’un des principaux mythes fondateurs de l’IA en santé repose sur le fameux match « algorithme vs humain », avec les courbes receiver operating characteristic (ROC) comme échelles d’évaluation entre les performances des radiologues et celles des logiciels. Or, indique Thibaut Jacques, radiologue au CHU de Lille (59), la manière dont sont conçues de nombreuses études ne reflète pas la réalité du terrain : « Souvent, on évalue les humains de façon rétrospective. Mais il a été démontré que si on fait lire à un médecin 100 mammographies en rétrospectif et les mêmes mammographies en prospectif dans la pratique clinique, les performances intrinsèques seront différentes. C’est le « laboratory effect ». Dans les études rétrospectives, les h

Il vous reste 81% 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

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

Voir la fiche de l’auteur

Mots-clés

intelligence artificielle

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

17 Avr

14:33

Une revue systématique publiée dans Radiography conclut au fort potentiel de l’utilisation du jumeau numérique en IRM, notamment en cardiologie et en oncologie, malgré des limites dans les domaines de la formation, de la sécurité et de l’intégration opérationnelle.

7:12

Une étude publiée dans Radiography analyse l’utilisation du modèle d’apprentissage profond Att-U-Net pour segmenter les tissus pulmonaires et les tumeurs à partir d’images PET-CT, afin d’améliorer le diagnostic du cancer du poumon. Les résultats montrent de bonnes performances (DSC 0,81 et IoU 0,69), suggérant que ce modèle pourrait renforcer la précision clinique et faciliter la planification des traitements.

7:00

16 Avr

15:41

Mount Sinai est le premier au monde à utiliser le système TheraSphere™ Y-90 « Any Day Dosing », un traitement mini-invasif qui délivre directement des radiations aux tumeurs du foie via le sang. Cette innovation permet de traiter les patients plus rapidement et plus souvent dans la semaine, améliorant ainsi l’accès aux soins et réduisant les délais, annonce un communiqué. 

13:16

Une revue systématique et méta-analyse démontre que la mammographie avec contraste (CEM) présente une très forte valeur prédictive négative pour les asymétries non rehaussées, avec un risque de cancer extrêmement faible. En revanche, la présence de rehaussement est fortement associée à la malignité et permet d’améliorer la stratification du risque.

7:30

Une étude aux Pays-Bas montre qu’un protocole standardisé améliore partiellement la qualité des comptes rendus d’échographie thyroïdienne, mais reste inégalement appliqué. Son efficacité dépend surtout d’une bonne communication et collaboration entre les professionnels de santé.

✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR