Selon une nouvelle étude publiée dans Radiology, les systèmes d'aide à la décision basés sur l'IA pourraient sérieusement nuire aux performances des radiologues à tous les niveaux d'expertise lors de la lecture des mammographies. Les chercheurs ont réalisé que les radiologues, même expérimentés, étaient sujets au biais d’automatisation.
Souvent présentés comme une « deuxième paire d'yeux » pour les radiologues, les systèmes d'assistance à la décision en mammographique basés sur l'IA sont l'une des applications les plus prometteuses de l'IA en radiologie.
Le biais d’automatisation peut-il toucher les radiologues utilisant l’IA pour interpréter les mammographies ?
Mais à mesure que la technologie se développe, on craint qu'elle ne rende les radiologues sensibles au biais d'automatisation, c’est à dire la propension des humains à favoriser les suggestions des systèmes de prise de décision automatisés. Plusieurs études ont montré que l'introduction de la détection assistée par ordinateur dans le flux de travail de la mammographie pouvait nuire aux performances du radiologue. Cependant, aucune étude n'a examiné l'influence des systèmes basés sur l'IA sur la performance des lectures précises de mammographie par les radiologues.
En vous abonnant à Thema Radiologie, vous débloquez l’accès à l’ensemble de nos contenus premium : dossiers thématiques, tribunes d’experts, analyses technologiques, interviews et décryptages réglementaires.
Profitez de 15 jours d'essai gratuit pour découvrir tous nos contenus premium !
Déjà abonné ? Connectez-vous pour débloquer cet article.


La mammographie, la TDM, l’IRM et le TEP/TDM ont chacun des qualités diagnostiques pour l’évaluation pré-thérapeutique du cancer du sein. L’avènement de la TDM à comptage photonique semble rebattre les cartes, ce que tente de prouver un travail de recherche publié dans la Revue Radiology qui compare...
02/09/2026 -


Deux types de tissus adipeux fœtal ayant deux fonctions distinctes peuvent être distingués grâce à l’IRM 3T. Il est ainsi possible de réaliser une évaluation quantitative de la conversion du TAB en TAW, selon une étude publiée dans la Revue European radiology qui identifie les caractéristiques du ti...
26/08/2026 -


Le diagnostic de ganglions axillaires liés au cancer du sein est sujet à une variabilité inter-observateur significative. Une étude publiée dans l’American Journal of Roentgenology (AJR) utilise des modèles d’algorithmes de vision-langage dans des contextes cliniques définis. Les résultats sont cont...
28/07/2026 -


La reconstruction des tomosynthèses mammaires par blocs permet de réduire le nombre d’images dans le dépistage du cancer du sein. Mais des inquiétudes subsistent quant à la précision diagnostique résultant de cette technologie. Une étude publiée dans la Revue Radiology valide la reconstruction par b...
29/06/2026 -


Grâce à l'intelligence artificielle (IA), des chercheurs ont découvert que les scores de risque de cancer du sein basés sur la mammographie évoluent au fil du temps et diffèrent selon que la femme développe ou non un cancer. Cette découverte, publiée dans la Revue Radiology, ouvre la voie à une nouv...
23/06/2026 -


Les pratiques d’exploration mammaire étant évolutives, une révision du système BI-RADS s’est révélé nécessaire. Une revue de la littérature publiée dans l’American Journal of Roentgenology (AJR) synthétise les évolutions introduites dans ce référentiel BI-RADS 2025 qui propose une terminologie harmo...
08/06/2026 -


Des experts ont élaboré un article, publié dans la Revue RadioGraphics, qui passe en revue les artéfacts les plus fréquents sur les IRM mammaires. Ils citent notamment certains artéfacts liés aux protocoles d’acquisition ou de reconstruction des données brutes, ainsi que des artéfacts de radiofréque...
18/05/2026 -
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.