Les radiologues surpassent les outils d’IA dans l’identification des maladies pulmonaires à partir des radiographies thoraciques, selon une étude

Les radiologues se sont révélés plus compétents que les outils d’IA pour identifier ou exclure avec précision trois maladies pulmonaires courantes des radiographies pulmonaires, selon une étude récente publiée dans la revue Radiology. L’étude a comparé les performances de quatre outils d’IA disponibles dans le commerce avec un groupe de 72 radiologues dans l’interprétation de plus de 2 000 radiographies pulmonaires prises dans quatre hôpitaux danois sur une période de deux ans. Les outils d’IA ont atteint des taux de sensibilité allant de 72 à 91 % pour les maladies de l’espace aérien, de 63 à 90 % pour le pneumothorax et de 62 à 95 % pour l’épanchement pleural. Cependant, ils ont produit davantage de résultats faussement positifs et leurs performances ont diminué lorsque plusieurs résultats étaient présents et pour des cibles plus petites.

Le chercheur principal, le Dr Louis L. Plesner, a souligné que même si les outils d’IA peuvent aider les radiologues à interpréter les radiographies pulmonaires, leur précision diagnostique réelle reste incertaine. L’étude a révélé que l’IA était la moins performante pour identifier les maladies de l’espace aérien, avec des valeurs prédictives positives comprises entre 40 et 50 %. Le Dr Plesner a souligné l’importance d’équilibrer la capacité de détecter et d’exclure la maladie, car trop de résultats faussement positifs entraîneraient une imagerie inutile, une exposition aux radiations et une augmentation des coûts.

Dans des scénarios réels, où les patients présentent souvent plusieurs maladies, les radiologues ont généralement surpassé l’IA. L’étude suggère que la prochaine génération d’outils d’IA pourrait devenir plus puissante s’ils étaient capables de synthétiser les antécédents cliniques et les études d’imagerie antérieures, mais de tels systèmes n’existent pas actuellement.

Dans l’ensemble, l’étude conclut que même si les outils d’IA peuvent être efficaces pour identifier les radiographies pulmonaires normales, ils ne devraient pas être autonomes pour établir des diagnostics. Au lieu de cela, ces outils peuvent fournir un deuxième avis et renforcer la confiance des radiologues dans leurs diagnostics.

Source:
– Article de revue de radiologie : « Outils d’IA de radiographie thoracique disponibles dans le commerce pour détecter les maladies de l’espace aérien, le pneumothorax et l’épanchement pleural » par Louis Lind Plesner, et al. DOI : 10.1148/radiol.231236