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.
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