Mammographie : les imprécisions d'un algorithme d'IA selon l'âge ou la race de la patiente
Dans une étude portant sur près de 5 000 mammographies de dépistage interprétées par un algorithme d’IA approuvé par la Food & Drug Administration (FDA), les caractéristiques des patientes telles que la race et l’âge ont influencé des résultats faussement positifs. Les résultats de cette étude ont été publiés dans la Revue Radiology.
Les performances des solutions d’aide à l’interprétation des images médicales construites autour d’algorithmes d’Intelligence Artificielle (IA) suscitent, maintenant que nous avons un peu de recul, certaines interrogations.
Les performances des algorithmes d’IA mise en cause dans le dépistage du cancer du sein
Une étude publiée dans la Revue Radiology et conduite par le Dr Derek L. Nguyen, professeur adjoint à la Duke University de Durham (Caroline du Nord – USA), identifie des dysfonctionnements ponctuels qu’il est nécessaire de prendre en compte. « L'IA est devenue une ressource permettant aux radiologues d'améliorer leur efficacité et leur précision dans la lecture des mammographies de dépistage tout en atténuant l'épuisement des lecteurs, annonce en préambule le Dr Nguyen. Cependant, l'influence des caractéristiques des patients sur les performances de l'IA n'a pas été bien étudiée. »
Le Dr. Nguyen pense que, même si les données préliminaires suggèrent que les algorithmes d’IA appliqués aux examens de mammographie de dépistage pourraient améliorer les performances diagnostiques des radiologues pour la détection du cancer du sein et réduire le temps d’interprétation, il convient de prendre en compte certains aspects de l’IA.
Cet article est réservé aux abonnés. Connectez-vous pour y accéder.
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.
Rejoignez une communauté de professionnels engagés dans l’innovation en imagerie médicale et radiologie interventionnelle.
SUR LE MÊME THÈME
Les comptes rendus radiologiques ne sont pas près de passer par GPT-4
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 -
Un nouvel outil d'extraction de données spécialisé en radiologie
Les méthodes d’élaboration des grands modèles de langage sont basées sur des règles qui ne traitent pas efficacement les données non standardisées. Des chercheurs britanniques présentent, dans un article publié dans la Revue European Radiology, RADEX, le nouvel outil d’extraction de données radiolog...
15/07/2025 -
Des grands modèles de langage sensés participer à l'annotation des images pour le deep learning
Incontournables pour l’entrainement des modèles de deep learning, les annotations d’images radiologiques sont rébarbatives et chronophages pour les experts qui les créent. Des grands modèles de langage (LLM) pourraient remplacer les annotations humaines, comme l’indique un article scientifique publi...
23/06/2025 -
Les bonnes pratiques pour l'évaluation de la pertinence d'un outil d'IA en imagerie
Radiologues, informaticiens et chercheurs présentent, dans un article publié dans la Revue Radiology, les pièges et les meilleures pratiques pour atténuer les biais des modèles d'intelligence artificielle (IA) en imagerie médicale. Ils présentent une sorte de feuille de route pour des pratiques plus...
13/06/2025 -
Des LLM affinés pour aider à la relecture des comptes rendus
Selon une nouvelle étude publiée dans la Revue Radiology, un grand modèle de langage (LLM) améliorerait sensiblement la détection des erreurs dans les comptes rendus de radiologie. Les chercheurs ont utilisé des comptes rendus synthétiques et des données ciblées pour donner au LLM de la légèreté.
23/05/2025 -
Agir sur la vulnérabilité des grands modèles de langage en radiologie
Dans un nouvel article spécial publié dans la Revue Radiology, des chercheurs abordent les défis de cybersécurité liés aux grands modèles de langage (LLM). Ils soulignent l'importance de mettre en œuvre des mesures de sécurité pour empêcher leur utilisation malveillante dans le système de Santé et m...
21/05/2025 -
Une feuille de route pour atténuer les biais de l'IA
Les biais diagnostiques créés par l’IA relèvent d’un manque d’informations démographiques incluent dans les données de santé. Dans un article publié dans la Revue Radiology, des chercheurs américains décrivent l’importance d’une définition homogène décrivant les groupes démographiques. Un travail qu...
20/05/2025 -
LETTRE D'INFORMATION
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.