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[Anthony]

L'intelligence artificielle (IA) peut analyser des radiographies et diagnostiquer des problèmes médicaux mieux que les médecins, selon une étude de l'Université de Warwick, en Angleterre

Une nouvelle étude menée par l'université de Warwick révèle que l'IA peut analyser les radiographies et diagnostiquer les problèmes médicaux avec autant, voire plus, de précision que les médecins.

L'IA, qui a été entraînée sur 2,8 millions de radiographies thoraciques historiques de plus de 1,5 million de patients, analyse les radiographies à la recherche de 37 affections possibles.

Elle s'est révélée aussi précise, voire plus, que l'analyse du médecin au moment de la prise de la radiographie pour 35 des 37 affections (94 %).

Le logiciel d'intelligence artificielle peut analyser les radiographies dès qu'elles sont prises pour détecter des affections possibles et signaler toute anomalie. Il donne ensuite un pourcentage de probabilité de présence de chacune des anomalies. L'IA comprend également la gravité des différentes affections et signale les plus urgentes aux médecins.

Pour vérifier la précision de l'IA, un échantillon de plus de 1 400 radiographies analysées a fait l'objet d'un examen croisé par un groupe de radiologues chevronnés, qui ont comparé les diagnostics établis par l'IA avec les diagnostics historiques des radiologues de l'époque.

L'IA est le fruit d'une collaboration entre Warwick, King's College London et plusieurs sites du NHS, financée par un prix Wellcome Trust Innovator Award. Le programme utilise également un modèle de langage étendu pour comprendre les rapports historiques rédigés par les cliniciens - la même technologie sous-jacente utilisée par d'autres programmes d'IA, tels que ChatGPT.

Giovanni Montana, professeur de science des données à Warwick et auteur principal, a suggéré que l'outil d'IA pourrait être utilisé comme outil de dépistage pour les radiologues, ou pour offrir "l'ultime deuxième avis", en évitant les préjugés humains.

Le Dr Montana a commenté :

Ce programme a été entraîné sur des millions de radiographies et est très précis. Il élimine les éléments d'erreur humaine, qui sont inévitables, et de partialité. Si un patient est envoyé pour une radiographie en raison d'un problème cardiaque, les médecins se concentreront inévitablement sur le cœur plutôt que sur les poumons.
[...]
C'est tout à fait compréhensible, mais cela risque de faire passer des problèmes non détectés dans d'autres régions. L'IA élimine ce biais humain - c'est l'ultime deuxième avis.

La coauteure, le professeur Vicky Goh du King's College de Londres et présidente sortante du comité académique de la Royal Society of Radiologists, a commenté l'étude en ces termes :

Les programmes d'IA actuellement disponibles au sein du NHS n'ont qu'une portée limitée. Des programmes d'IA complets comme celui-ci constitueront l'avenir de la médecine, l'IA jouant le rôle de copilote pour les médecins débordés.
[...]
Compte tenu de la grave pénurie de radiologues au Royaume-Uni, des programmes comme celui-ci faciliteront l'interprétation et réduiront les délais de diagnostic et de traitement.

Il est également possible que l'IA examine les radiographies ne présentant aucune anomalie, soit environ la moitié d'entre elles, et qu'elle le signale aux médecins de manière à améliorer l'efficacité du NHS. En permettant à l'IA d'éliminer les radiographies ne présentant aucune anomalie, les radiologues auront plus de temps pour se concentrer sur les examens plus difficiles et plus critiques.

Une enquête récente du Royal College of Radiologists a révélé que la pénurie de radiologues entraînait des temps d'attente plus longs et des retards de traitement dans 97 % des centres de traitement du cancer au Royaume-Uni.

Ce logiciel d'IA - intitulé X-Raydar - est conçu pour aider à réduire la charge de travail des médecins et les retards. Fait remarquable, le groupe de recherche a ouvert l'ensemble du logiciel à des utilisations non commerciales afin d'accélérer le rythme du développement de la recherche dans ce domaine.

Source : "The X-Raydar Project" (étude de l'Université de Warwick, Angleterre)

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[mach1974]

Bonjour,
WATSON avait diagnostiqué des cancers rares en 2013. la rareté fait l'unicité et une faible probabilité dans les cas avec un lien évident entre les symptomes les diagnostiques et les causes
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