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 cohérentes en matière de mesure et de traitement des biais, par annotation de l’âge, du sexe et de l’origine ethnique des patients, en établissant une terminologie démographique plus conforme aux normes sociétales ou en définissant des indicateurs d’équité pour déterminer si l’IA traite différemment certains groupes démographiques.
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