EFR : l’intelligence artificielle meilleure que les pneumologues dans l’interprétation !

Une étude menée par Marco Topalovic publiée en février 2019, dans l’European Respiratory Journal, a cherché à démontrer que l’intelligence artificielle performe mieux que les pneumologues dans l’interprétation des EFR. Un grand nombre de données ont été collectées avec un corpus de 1430 EFR, auxquelles était affecté un diagnostic formel. La machine a, ensuite, repris les données des pneumologues pour choisir un diagnostic parmi 9 possibles. L’étude a eu lieu dans 16 centres universitaires. Les EFR donnaient lieu à 6 000 interprétations possibles indépendantes.

 

Un grand nombre de tests interprétés par l’homme et la machine

Le professeur Christophe Pison, chef de service en pneumologie du CHU de Grenoble et co-investigateur de cette étude, explique qu’à la suite des EFR, il manque un modèle pour aller de ces mesures vers un diagnostic. La valeur ajoutée du pneumologue est utile en thérapeutique mais il n’existe pas de recommandation pour interpréter la fonction respiratoire. L’idée a été de collecter un nombre important de données cliniques et fonctionnelles afin de définir un patron ventilatoire (restrictif, obstructif ou normal) puis un diagnostic ou une normalité. Sur les 6 000 tests interprétés, la machine a apporté un diagnostic juste dans 100% des cas et les pneumologues dans 73% des cas. La machine performe 2 fois mieux et classe convenablement les patients dans les « patterns » dans 82% des cas versus 45% pour les pneumologues. Les seniors performaient mieux que les plus jeunes.

 

La machine exploite mieux les données collectées que les pneumologues

Christophe Pison explique que cette étude sérieuse ne remet pas en question la compétence des pneumologues mais que, dans les chiffres, il y a des informations que l’esprit humain n’est pas capable de donner. La machine est capable d’intégrer plus d’informations. C’est l’un des premiers exemples convaincants de l’aide de l’intelligence artificielle, en pneumologie. Il précise également que, ce qui est révolutionnaire, est que la machine est capable d’affirmer la normalité.

 

En conclusion, la machine ne se substitue pas au médecin mais constitue un support et un bon outil pour éduquer les jeunes pneumologues. La communauté pneumologique doit prendre en compte la vérité cachée dans les données que le cerveau humain est incapable de reconnaître.