L'intelligence artificielle serait aussi efficace que le radiologue dans l'interprétation d'une radiographie de thorax, pour l’identification du pneumothorax, des fractures de côtes, des opacités et des masses.

Une étude, dont les résultats sont parus en décembre 2019 dans Radiology, a cherché à démontrer la capacité de l’intelligence artificielle de détecter quatre modèles d’images de radiographie thoracique. Au total, près de 658 000 radiographies pulmonaires ont été analysées, en comparaison, par un logiciel d’intelligence artificielle et par quatre radiologues. Les normes de références pour le logiciel avaient été préalablement définies par un radiologue.

Quatre images « classiques » détectables par l’intelligence artificielle

Les auteurs soulignent l’importance d’élaborer et d’évaluer précisément des modèles diagnostics par l’intelligence artificielle. Dans ce but, Les résultats de l’interprétation par l’intelligence artificielle ont été évalués à partir de quatre images radiologiques simples et habituelles, à savoir le pneumothorax, les fractures de côtes, les opacités nodulaires et les masses à partir de normes de références fiables.

Des résultats significatifs évalués par des radiologues

Les résultats ont été évalués en fonction de la sensibilité, de la spécificité et de la valeur prédictive positive, puis ajustés en fonction de la population. Les diagnostics élaborés par les logiciels d’intelligence artificielle ont été significatifs pour l’ensemble des quatre types d’images étudiés, avec une très légère infériorité pour le nodule. Les normes de références utilisées sont donc fiables dans la majorité des cas.

En conclusion, le domaine de l’intelligence artificielle pour les diagnostics en imagerie thoracique est en pleine croissance et l’élaboration des modèles est de plus en plus précise. La mise à disposition des données de cette étude pour d’autres chercheurs peut permettre une avancée encore plus rapide.