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.
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.
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 -
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 -
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 -
Pour renforcer les attributs des grands modèles de langage appliqués à la radiologie, la RAG, qui code les informations dans un espace vectoriel pour affiner les tâches des LLM basées sur la connaissance, semble pertinente. Dans une étude publiée dans la Revue Radiology : Artificial intelligence, de...
05/05/2025 -
RadLex, un lexique radiologique complet développé par la Radiological Society of North America (RSNA) destiné à proposer un langage commun pour communiquer les résultats diagnostiques par les radiologues, célèbre son 20e anniversaire en 2025.
22/04/2025 -
La tomodensitométrie à ultra-faible dose débruitée par l’IA permet, en appliquant seulement 2% de la dose normale, de diagnostiquer efficacement la pneumonie chez les patients immunodéprimés. C’est le résultat d’une étude publiée dans la Revue Radiology et qui pourrait ouvrir la voie vers de nouvel...
14/03/2025 -
L’European Society of Radiology (ESR), sous la direction de son groupe de travail sur l'IA, vient de publier un document de recommandations pour une implémentation généralisée de l’European AI Act.
11/03/2025 -
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.