RSNA 2023

Quelles stratégies pour réduire les erreurs en radiologie ?

Au congrès annuel de la Société nord-américaine de radiologie (RSNA 2023), une session a proposé des stratégies pour comprendre et réduire les causes d'erreurs humaines en imagerie. Selon les orateurs, l'optimisation de l'environnement et du temps de travail peut modérer les effets des biais cognitifs alors qu'une IA mal réglée peut au contraire les accentuer.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 11/01/24 à 15:00 Lecture 3min.

Une étude montre qu'après une nuit de garde, les radiologues affichent une performance diagnostique plus faible, une augmentation de 45 % du temps de visualisation par cas, une augmentation de 60 % du nombre total de fixations du regard et une augmentation de 34 % du temps nécessaire pour détecter des fractures. © Capture d'écran | RSNA 2023

En imagerie aussi, l'erreur est (parfois) humaine. Le 28 novembre dernier, une session du RSNA 2023 a mis en lumière les facteurs humains qui entrent en jeu dans la survenue d’erreurs en radiologie. Michael Bruno, professeur de radiologie à l’université de Pennsylvanie (Pennsylvanie, États-Unis), a énuméré les différents types et causes d’erreurs et a tenu à rendre hommage à un pionnier en la matière. De fait, le radiologue américain Leo Henry Garland, ancien président de la RSNA, fut le premier à s’intéresser aux erreurs en radiologie, dans les années 1940 : « Cela lui a coûté une partie de sa popularité, car, à l’époque, personne ne voulait reconnaître qu’on faisait des erreurs. Il fut le premier à donner une estimation du taux d’erreurs en radiologie : 3 % à 4 % au minimum. »

La discipline évolue, mais les erreurs persistent

Les erreurs en radiologie résultent principalement d’un défaut de perception ou d’interprétation mais peuvent aussi venir d'un mauvais raisonnement, d’un manq

Il vous reste 77% 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

Carla Ferrand

Bibliographie

  1. Bernstein, M. H., Atalay, M. K., Dibble, E. H., et coll., « Can incorrect artificial intelligence (AI) results impact radiologists, and if so, what can we do about it? A multi-reader pilot study of lung cancer detection with chest radiography », European Radiology, 2 juin 2023. DOI : 10.1007/s00330-023-09747-1.
  2. Hanna, T. N., Zygmont, M. E., Peterson, R., et coll., « The Effects of Fatigue From Overnight Shifts on Radiology Search Patterns and Diagnostic Performance », Journal of the American College of Radiology, 21 janvier 2018. DOI : 10.1016/j.jacr.2017.12.019.
  3. Hanna, T. N., Lamoureux, C., Krupinski, E. A., et coll., « Effect of Shift, Schedule, and Volume on Interpretive Accuracy: A Retrospective Analysis of 2.9 Million Radiologic Examinations », Radiology, 20 novembre 2017. DOI : 10.1148/radiol.2017170555.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Docteur Imago

22 Fév

16:39

Les résultats préliminaires d’une recherche documentaire rassemblant 24 articles ont démontré un large potentiel de l’intelligence artificielle dans les approches guidées par TEP-TEMP pour les patients traités par immunothérapie.

13:30

Un questionnaire postopératoire incluant 329 patients soupçonnés de coronaropathie a révélé une préférence des patients pour l’angiographie coronarienne au scanner par rapport à l’angiographie coronarienne invasive (étude).

7:30

500 millions d’euros d’« aide exceptionnelle » du gouvernement seront versés aux établissements publics et privés afin de soutenir les hôpitaux en difficultés, annonce Le monde.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR