Nouvelles de la Journée de la Santé — Selon une étude publiée dans le numéro d’octobre de La santé numérique du Lancet.
Scott W. Menzies, Ph.D., de l’Université de Sydney, et ses collègues ont comparé l’exactitude des algorithmes d’IA et des cliniciens pour le diagnostic et la gestion des lésions cutanées pigmentées. Pour l’étude diagnostique, l’analyse a inclus 172 lésions pigmentées suspectes provenant de 124 patients, tandis que l’étude de prise en charge a inclus 5 696 lésions pigmentées provenant de 66 patients à haut risque.
Les chercheurs ont découvert que les diagnostics de l’algorithme d’IA à sept classes étaient similaires aux diagnostics des spécialistes (différence de précision absolue, 1,2 %) et nettement supérieurs aux diagnostics des cliniciens débutants (21,5 %). Les diagnostics basés sur l’algorithme AI de l’International Skin Imaging Collaboration étaient nettement inférieurs aux diagnostics des spécialistes (-11,6 pour cent) mais nettement supérieurs aux diagnostics des novices (8,7 pour cent). La meilleure IA de gestion à sept classes était nettement pire que la gestion par des spécialistes (différence de précision absolue dans la décision de gestion correcte, –0,5 pour cent pour le licenciement et –0,4 pour cent pour la biopsie). Pour la gestion des cliniciens novices, l’IA de gestion en sept classes était significativement inférieure (-0,4 pour cent pour le licenciement), mais significativement supérieure (0,4 pour cent) pour la biopsie.
« Un algorithme d’IA qui était supérieur dans les études expérimentales était nettement inférieur à celui des spécialistes dans un scénario réel, ce qui suggère qu’il faut faire preuve de prudence lors de l’extrapolation des résultats des études expérimentales à la pratique clinique », écrivent les auteurs.
L’étude a été financée par MetaOptima Technology.
