Les réseaux de neurones convolutifs utilisés pour aider au diagnostic pour les radiographies du membre supérieur présentent une anomalie majeure, selon un travail de recherche publié dans l’American Journal of Roentgenology. Ils seraient en effet sensibles aux tags créés pour former leurs algorithmes.
Selon un article publié dans l’American Journal of Roentgenology (AJR), les réseaux de neurones convolutifs (CNN) formés pour identifier les anomalies sur les radiographies des membres supérieurs semblent perturbés par les annotations (tags) attachés aux images.
Trois entrées testées pour distinguer les images pathologiques
« Nous recommandons que de tels facteurs de confusion d'image potentiels soient collectés lorsque cela est possible lors de la conservation de l'ensemble de données, et que la couverture de ces tags soit envisagée lors de la formation du CNN », a écrit l'auteur correspondant, le Dr Paul H. Yi du Medical Intelligent Imaging Center de l'Université du Maryland à Baltimore (USA).
L'étude rétrospective du Dr Yi et de son équipe a évalué 40 561 radiographies musculo-squelettiques des membres supérieurs à partir de l'ensemble de données MURA de Stanford qui ont été utilisées pour former trois classificateurs DenseNet-121 CNN. Trois entrées ont été utilisées pour distinguer les radiographies normales des radiographies anormales : les images originales avec à la fois l'anatomie et les tags ; les images avec des tags de latéralité et/ou de technologue recouvertes par la suite d'une boîte noire ; les images où l'anatomie avait été supprimée et où il ne restait que des tags.
Des tags qui ne décrivent que partiellement la nature pathologique d'une image
Pour les radiographies originales, l'AUC était de 0,844, mettant fréquemment l'accent sur la latéralité et/ou les tags des technologues pour la prise de décision. La couverture de ces tags a augmenté l'AUC à 0,857 (p = 0,02) et a redirigé l'attention du réseau de neurones des tags vers les os. En utilisant les tags seuls, l'AUC était de 0,638, indiquant que les tags radiographiques sont associés à des examens anormaux.
« Bien que nous puissions en déduire que les tags sont associés à des catégories d'images normales et anormales, nous ne pouvons pas déterminer l'aspect spécifique de ces tags, ce qui a conduit à ce qu'ils soient des facteurs de confusion, » ont conclu les auteurs de cet article de l'AJR.


Microsoft vient d’annoncer la disponibilité en France de Microsoft Dragon Copilot, un assistant clinique IA conçu pour simplifier la documentation, faciliter la recherche d’informations et automatiser des tâches.
08/10/2025 -

Le programme Ségur Vague 2 pour l’imagerie connaît aujourd’hui son premier point d’étape avec l’enregistrement définitif des candidats au référencement RIS et DRIMbox. Nous avons rencontré Jean-Marc Chevilley, Directeur de Projet au sein de la Délégation au Numérique en Santé, qui est le pilote prin...
07/10/2025 -

Depuis la publication de l'AI Act, l'écosystème de l’imagerie médicale doit se préparer à évoluer, notamment pour gérer le consentement et l’opposition des patients. L'équipe de Dr Data a mis à disposition son expertise en protection des données de santé pour construire une solution et des processus...
04/10/2025 -
Le médecin-chercheur Eric J. Topol et le spécialiste en IA de Harvard, Pranav Rajpurkar plaident en faveur d'une séparation claire des rôles entre les systèmes d'IA et les radiologues dans un éditorial publié dans la Revue Radiology. Ils proposent un cadre que les radiologues doivent adapter à leurs...
28/08/2025 -

Gleamer, acteur française de l’IA médicale, a lancé en juillet dernier sa suite OncoView destinée à assister les radiologues dans la détection précoce du cancer par densitométrie (TDM).
22/08/2025 -

Gleamer a annoncé, le 10 Juillet 2025, la signature d’un partenariat stratégique avec le réseau France Imageries Territoires (FIT) pour le déploiement des solutions Gleamer Copilot® dans l’ensemble des centres d’imagerie du réseau FIT.
29/07/2025 -


Les grands modèles de langage multimodaux seraient-ils capables de réaliser des comptes rendus radiologiques ? Des résultats d’essais contradictoires troublent le ressenti sur les possibilités de GPT-4V, un modèle qui se concentre uniquement sur la précision diagnostique. Une étude publiée dans la R...
21/07/2025 -
Ne manquez aucune actualité en imagerie médicale et radiologie !
Inscrivez-vous à notre lettre d’information hebdomadaire pour recevoir les dernières actualités, agendas de congrès, et restez informé des avancées et innovations dans le domaine.