Topline:
Chez les patients atteints d’ostéogenèse imparfait, l’assistance de l’intelligence artificielle (IA) a amélioré la précision de détection des fractures des radiologues de 83,4% à 90,7%. Cependant, les radiologues ont mieux performé que l’IA lorsque leur performance autonome a été envisagée.
MÉTHODOLOGIE:
- Dans cette étude, les chercheurs ont analysé 336 radiographies appendiculaires et pelviennes de 48 enfants (âge moyen, 12 ans) avec une ostéogenèse génétiquement confirmée imparfait.
- La vérité au sol a été déterminée par une opinion consensuelle de deux radiologues pédiatriques consultant qui ont étiqueté des fractures aiguës et guérison avec des boîtes à délimitation.
- Sept radiologues ont évalué indépendamment les images anonymisées en deux tours – le premier tour sans IA et le deuxième tour avec l’aide de l’IA. L’outil AI a fourni des boîtes de délimitation pour les fractures suspectées mais n’a pas distingué les fractures aiguës des fractures de guérison.
- Une fois les deux tours terminés, les résultats des radiologues sans assistance en IA, des radiologues ayant une assistance en IA, et l’IA seul ont été comparés à la vérité au sol en calculant l’intersection entre les boîtes de délimitation.
EMPORTER:
- L’IA a démontré une précision par examen de 74,8% (IC à 95%, 65,4% -82,7%), par rapport aux performances radiologiques moyennes de 83,4% (IC à 95%, 75,2% -89,8%).
- Les radiologues utilisant l’aide d’IA ont amélioré leur précision moyenne par examen à 90,7% (IC à 95%, 83,5% -95,4%).
- Le soutien de l’IA a augmenté la précision du radiologue moyen par image de 7,0% (de 84,6% à 91,6%) et la précision par fracture de 3,7% (de 76,3% à 80,0%).
- Par fracture, l’aide de l’IA a abaissé des points positifs vrai et faux tout en augmentant les négatifs vrai et faux, augmentant la précision de 3,7%, spécificité de 10,0% et valeur prédictive positive de 7,2%.
- En moyenne, les radiologues ont changé leurs décisions par fracture dans 72 cas; 69% de ces changements correspondaient à la suggestion de l’IA et 64% ont amélioré la précision.
EN PRATIQUE:
“En conclusion, les résultats de cette étude suggèrent que l’aide de l’IA améliore les performances des radiologues dans le diagnostic des fractures chez les enfants atteints d’OI [osteogenesis imperfecta]même s’il n’est pas spécifiquement formé pour cette population, “les auteurs de l’étude ont écrit.” Néanmoins, par rapport aux radiologues, la performance autonome de l’IA était pire, mettant ainsi en évidence les dangers potentiels de la mise en œuvre de l’outil d’IA de manière autonome “, ont-ils ajouté.
SOURCE:
Cette étude était dirigée par Cato Pauling, University College de Londres, Londres, Angleterre. Il a été publié en ligne le 07 juillet 2025, dans Radiologie européenne.
LIMITES:
Les chercheurs ont inclus des examens répétés de certains patients au cours de la période d’étude, qui peut avoir introduit un biais en raison de similitudes dans les apparences. Cette étude n’a utilisé qu’un seul modèle d’IA disponible dans le commerce, malgré plusieurs produits disponibles sur le marché. De plus, l’absence d’un groupe témoin de patients sans trouble de la fragilité osseuse a rendu difficile d’évaluer objectivement si l’outil d’IA a obtenu moins avec précision chez les enfants atteints d’ostéogenèse imparfait.
Divulgations:
Cette étude a reçu le soutien du financement de l’Institut national de la recherche sur la santé et les soins. Les auteurs ont déclaré aucun conflit d’intérêts.
Cet article a été créé à l’aide de plusieurs outils éditoriaux, y compris l’IA, dans le cadre du processus. Les éditeurs humains ont examiné ce contenu avant la publication.
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