La confiance des radiologues en l'IA : une arme à double tranchant
Lorsqu’ils prennent des décisions diagnostiques aidés par l’Intelligence Artificielle (IA), les radiologues lui font parfois trop confiance alors qu’elle signale une zone d'intérêt spécifique sur une radiographie. C’est en substance ce qui ressort d’une nouvelle étude publiée dans la Revue Radiology.
Les radiologues doivent-ils s’appuyer aveuglément sur les capacités de l’Intelligence Artificielle (IA) dans leurs pratiques diagnostiques ? Rien n’est moins sûr, selon une étude récente publiée dans la Revue Radiology.
Une étude tente d’évaluer le potentiel confiance des radiologues envers l’IA
« En 2022, 190 logiciels d’IA en radiologie avaient été approuvés par la Food & Drug Administration, précise l'un des auteurs principaux d'une étude publiée dans la Revue Radiology, le Dr Paul H. Yi, Directeur de l'informatique d'imagerie intelligente et membre associé du département de radiologie de l'hôpital de recherche pour enfants St. Jude de Memphis (Tennessee – USA). Cependant, un écart entre la validation de principe de l’IA et son utilisation clinique réelle se manifeste souvent. Pour combler cet écart, il est primordial de favoriser une confiance limitée dans les logiciels d’IA. »
Pour réaliser cette étude prospective multisite, 132 radiologues et 88 médecins de médecine interne/urgentistes ont lu des radiographies pulmonaires parallèlement aux conseils de l’IA. Chaque médecin a été chargé d'évaluer huit cas de radiographie pulmonaire avec les suggestions d'un assistant simulé d'IA avec des performances diagnostiques comparables à celles des experts dans le domaine. Il leur était proposé des images de radiographie thoracique frontale et, si disponibles, latérales correspondantes obtenues à l'hôpital Beth Israel Deaconess de Boston via la base de données open source MIMI Chest X-Ray. Un panel de radiologues a sélectionné un ensemble de cas simulant la pratique clinique réelle.
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.
SUR LE MÊME THÈME
Trouver le modèle qui puisse efficacement intégrer l'IA dans le flux de travail du radiologue
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 -
Un acteur français de l'IA propose deux outils TDM pour la détection du cancer
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 -
Un réseau de radiologues français conclut un accord avec un fournisseur d'IA pour le diagnostic
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 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 -
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.