2025-02-07 13:41:00
La technologie nous a toujours aidés à voir ce que notre œil ne peut pas. Depuis un certain temps, l’intelligence artificielle s’accompagne des nombreux outils disponibles. Ce qui non seulement nous aide à voir, mais aussi à déchiffrer et à interpréter ce qui semble soudainement visible. Que ce soit le texte d’un ancien papyrus d’Herculanum carbonisé ou d’une image radiologique d’une mammographie ne fait aucune différence. Sauf dans le deuxième cas, pour une apparence: les décisions qui en dérivent ont une rechute sur le corps des patients, et ces choix impliquent évidemment une responsabilité médicale. Mais l’utilisation massive de l’IA dans les enquêtes médicales est un avenir déjà écrit, et en partie présent.
Nous savons d’après les nombreuses recherches sur le sujet, y compris une étude monde réel Dirigé en Allemagne, où les logiciels ont rejoint les radiologues de 12 hôpitaux pour lire les mammographes de dépistage du cancer du sein. L’expérience résolument positive est racontée par Alexander Katalinic et des collègues de l’Université Lübeck sur Médecine de la nature Et cela fait ressortir des données intéressantes.
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IA dans le dépistage: les résultats de l’expérience allemande
La plupart des études menées aujourd’hui dans ce domaine sont de type rétrospectif: c’est-à-dire qu’il applique l’intelligence artificielle aux données et aux images précédemment collectées pour vérifier si les choix effectués par le programme auraient été corrects (car vous savez déjà tout à propos de ceux cas). Il s’agit cependant d’une étude prospective dans laquelle 119 radiologues ont été divisés en deux groupes: dans un cas, ils pouvaient choisir quand être soutenu par le I dans l’interprétation des images mammographiques, tandis que l’autre groupe représentait le contrôle. Dans les deux, la lecture de chaque mammographie a toujours été réalisée par deux radiologues, séparément, selon les directives. Et la comparaison montre que l’intelligence artificielle a vraiment aidé les médecins à identifier les tumeurs: le taux d’identification était de 17,6% plus élevé (une différence statistiquement significative, ce qui signifie qu’elle n’est pas due au hasard) et, en général, tous les indices qui évaluent la performance du dépistage a été meilleur ou en tout cas non moins.
“L’étude démontre un avantage non négatif de l’utilisation de l’IA”, commente Saluer Veronica GirardiRadiologue spécialiste de l’unité mammaire du S. Anna Clinical Institute of Brescia: “augmenter le nombre de tumeurs diagnostiquées (6,7 pour mille avec AI; 5,7 pour mille sans IA) et sans impact négatif sur les idées (37-38 par mille avec ou sans ia) “.
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IA dans la projection en Europe et en Italie
À l’intérieur des directives de l’Union européenne sur le dépistage mammographique, il y a un Chapitre concernant l’intelligence artificiellemis à jour il y a environ un an et demi. Le document suggère l’utilisation de l’IA dans le dépistage, mais toujours en utilisant la lecture de deux radiologues indépendants.
«Ces directives – continue Girardi – sont maintenant évaluées par un groupe d’experts italiens pour définir leur adoption et leur adaptation au contexte italien. Dans tous les cas, la tendance générale des preuves qui s’accumulent est en faveur de la mise en œuvre de ces systèmes pour le diagnostic précoce du cancer du sein dans les programmes de dépistage et de non-évaluation “.
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Intégration, non-compétition
Il n’y a pas d’être la compétition humaine-macchine (du moins dans ce domaine de la médecine), comme émerge souvent d’un récit déformé. L’intégration est certainement une criticité possible: “Ce n’est pas un remplacement mais une transformation de l’activité du radiologue, qui se concentre sur les cas les plus complexes, déléguant le reste au soutien de l’intelligence artificielle – souligne Girardi – le défi sera de Formez les compétences humaines du radiologue pour gérer cette transition et la vitesse à laquelle l’innovation aura lieu “.
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Les radiologues considèrent que l’IA est une opportunité très importante: «Ces systèmes d’apprentissage des machines ont appris et continuent à apprendre des radiologues américains, mais nous pouvons apprendre d’eux, accélérant les processus de formation des stagiaires, améliorant les performances des jeunes radiologues et encore moins jeunes. Bien sûr, c’est que nous devons garder les machines sous contrôle, et non vice versa. En bref, ‘machine dans la boucle‘. Parce qu’en fin de compte, c’est toujours nous qui, même si avec l’aide de l’IA, nous sigmons le rapport et prenons la responsabilité de la décision. Si nous avons plus que le temps disponible grâce à l’IA, nous voulons l’utiliser pour «prendre en charge» des patients, consacrant de nouvelles formes d’attention à eux ».
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Les tests manquants
Les preuves de l’application de l’IA au dépistage continuent de montrer plus d’avantages que les inconvénients. Eh bien, mais faites attention à l’enthousiasme facile. Le thème “Mammaire Screening and IA” a un degré élevé de complexité parce que les deux composantes sont déjà complexes par elles-mêmes, prévient Girardi: «Par exemple, il sera crucial de vérifier si l’augmentation des cancers diagnostiqués avec l’IA correspond à un réduction des tumeurs qui surgiraient après la lecture de la mammographie sans IA (les “cancers d’intervalle”, NDR). En d’autres termes: nous espérons que le diagnostic le plus précoce avec l’IA peut se traduire par une réduction de la mortalité du cancer du sein. Les experts savent que ce n’est pas un résultat évident. Le suivi des études, dont celui récemment publié sur Nature Medicine, nous le dira “.
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