- L’intelligence artificielle (IA) et les outils d’apprentissage automatique sont de plus en plus courants dans le domaine de la santé et au-delà.
- Une nouvelle étude a comparé les outils d’IA aux radiologues humains et a révélé que les radiologues étaient supérieurs aux machines pour identifier les conditions à partir des rayons X.
- Les chercheurs ont rapporté que plus le diagnostic est compliqué, plus les experts humains sont performants par rapport aux outils d’IA.
L’intelligence artificielle (IA) transforme déjà la façon dont nous interagissons avec le monde, qu’il s’agisse de mieux que jamais prévoir les ouragans ou de fournir des conseils financiers.
Mais lorsqu’il s’agit de lire vos radiographies chez le médecin, les IA ne sont peut-être pas prêtes à remplacer les radiologues du monde.
C’est ce que révèle une nouvelle étude publiée dans la revue Radiologie.
Dans l’étude, des chercheurs danois ont pris un groupe de 72 radiologues et quatre outils d’IA commerciaux et les ont comparés les uns aux autres pour interpréter 2 040 radiographies pulmonaires de personnes âgées (72 ans en moyenne).
Environ un tiers des radiographies présentaient au moins l’une des trois affections diagnostiquables : maladie de l’espace aérien, pneumothorax (poumon effondré) ou épanchement pleural (également appelé « eau sur les poumons »).
Les chercheurs rapportent que les outils d’IA étaient raisonnablement
Cependant, les chercheurs ont déclaré que ces outils d’IA produisaient également un nombre élevé de faux positifs, leur précision diminuant à mesure que le diagnostic devenait compliqué. Cela était particulièrement vrai dans le cas de plusieurs affections concurrentes ou lorsque les preuves radiologiques étaient plus petites.
Pour le pneumothorax, par exemple, lorsque ces faux positifs étaient additionnés, les valeurs prédictives positives pour les systèmes d’IA se situaient entre 56 % et 86 %. Les radiologues, en revanche, ont réussi 96 pour cent du temps.
Les valeurs prédictives positives de l’épanchement pleural étaient similaires à celles du pneumothorax, allant de 56 pour cent à 84 pour cent de précision.
L’IA était encore pire pour diagnostiquer les maladies de l’espace aérien, ne prédisant positivement la maladie que dans 40 à 50 % des cas.
« Dans cet échantillon de patients difficiles et âgés, l’IA a prédit une maladie de l’espace aérien là où aucune n’était présente cinq à six fois sur dix. Vous ne pouvez pas avoir un système d’IA fonctionnant seul à ce rythme-là », a déclaré l’auteur principal de l’étude, le Dr Louis Plesner, auteur principal de l’étude et radiologue résident au service de radiologie de l’hôpital Herlev et Gentofte de Copenhague, au Danemark, dans un communiqué de presse. libérer. « Les systèmes d’IA semblent très efficaces pour détecter les maladies, mais ils ne sont pas aussi efficaces que les radiologues pour identifier l’absence de maladie, en particulier lorsque les radiographies pulmonaires sont complexes. »
Un autre problème, a déclaré Plesner, est qu’un taux élevé de faux positifs serait coûteux à la fois en temps, en tests inutiles et en exposition accrue aux radiations chez les patients.
Des experts en IA réagissent à une étude de radiographie pulmonaire
« Cette étude ne me surprend pas et correspond exactement à ce que l’on attend d’un système d’IA », a déclaré Zee Rizvi, co-fondateur et président d’Odesso Health, un service assisté par l’IA pour automatiser les dossiers médicaux électroniques.
« Au mieux, l’IA augmente les compétences humaines de manière complémentaire », a-t-il déclaré. Actualités médicales aujourd’hui. « Considérer l’IA et les capacités humaines comme s’excluant mutuellement conduira toujours à des résultats décevants. Nous ne sommes pas suffisamment avancés dans le domaine de l’IA et de l’apprentissage profond pour supprimer complètement les humains de l’équation de la productivité et des résultats pour les patients. C’est aussi simple que cela.
Le Dr Fara Kamanger, dermatologue et président de la San Francisco Dermatological Society ainsi que fondateur de l’outil d’IA pour la santé de la peau DermGPT, a répondu positivement à l’étude tout en soulignant ses limites.
« La conception de cette étude est robuste, car elle intègre plusieurs outils d’IA et implique deux radiologues pour confirmer le diagnostic. En cas de désaccord, un troisième radiologue est consulté », a déclaré Kamanger. Actualités médicales aujourd’hui. « Le potentiel de l’IA dans le domaine de la santé est vaste et englobe diverses applications, notamment le développement de médicaments, la recherche, les soins aux patients, la gestion des cabinets médicaux, la gestion des prescriptions et des assurances, et bien plus encore. Il est encourageant de voir des médecins jouer un rôle proactif dans le développement de l’IA dans le domaine des soins de santé.
Intelligence artificielle contre médecins
Kamanger était d’accord avec Rizvi sur le fait qu’il était peu probable que l’IA remplace de si tôt les experts humains dans le domaine de la santé.
« Les médecins humains ont l’avantage de procéder à une évaluation clinique à 360 degrés, qui comprend l’évaluation de l’apparence physique, des signes vitaux et de la corrélation clinique du patient. Cette approche holistique permet aux médecins de prendre en compte divers facteurs et de poser des diagnostics précis », a-t-elle déclaré. « Pour améliorer davantage les systèmes d’IA, il est important d’intégrer cette approche globale dans leur développement. En intégrant des données provenant de diverses sources et en prenant en compte plusieurs aspects de l’évaluation des patients, les systèmes d’IA peuvent s’efforcer d’imiter plus efficacement la pratique clinique des médecins humains.
« Cependant, il est crucial de reconnaître que le jugement et l’expérience cliniques humaines continueront d’être inestimables pour fournir des soins complets aux patients », a ajouté Kamanger.
Rizvi a déclaré qu’il aimerait voir une étude de suivi combinant les camps des humains et des machines.
« Cette étude repose sur l’hypothèse binaire selon laquelle les résultats dépendent soit de l’IA, soit des radiologues », a-t-il déclaré. « Si l’étude était menée pour examiner la coopération entre l’IA et les radiologues, le résultat serait très certainement plus fort que ses parties. »
