Performances diagnostiques de l'IA : les études manquent encore de robustesse

Par Charlène Catalifaud
Publié le 01/10/2019
- Mis à jour le 02/10/2019

Si les algorithmes d'intelligence artificielle (deep learning) représentent un réel potentiel en termes de diagnostic basé sur l'imagerie médicale, une méta-analyse montre que leur évaluation doit être plus rigoureuse.

« Plutôt que de répondre à la question "l'intelligence artificielle fait-elle aussi bien que les médecins ?", la question à poser est plutôt : pour telle tâche donnée, fait-elle mieux ? »

« Plutôt que de répondre à la question "l'intelligence artificielle fait-elle aussi bien que les médecins ?", la question à poser est plutôt : pour telle tâche donnée, fait-elle mieux ? »
Crédit photo : Phanie

Selon une méta-analyse parue dans « The Lancet Digital Health » (1), les performances diagnostiques des algorithmes d'intelligence artificielle (deep learning) basés sur l'imagerie médicale égalent celles des professionnels de santé. Des résultats à nuancer toutefois par le faible nombre d'études solides disponibles dans ce domaine.

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