Quand intelligence artificielle et humaine collaborent

En décembre 2016, une équipe américaine, incluant des spécialistes du groupe de recherche de Google sur l’intelligence artificielle, avait révélé dans un ­article (voir CDO 206) que son algorithme pour la ­détection de la rétinopathie diabétique et de l’œdème maculaire était à peu près aussi sensible et spécifique que les ophtalmologistes.

Mais les chercheurs ont voulu faire encore mieux et permettre à leur ­algorithme d’approcher le niveau de compétence des spécialistes de la rétine. Ils ont donc demandé à trois professionnels de ce type, ainsi qu’à trois ophtalmologistes et à leur algorithme d’étudier un ­panel de fonds d’œil et de poser leur diagnostic. Et ont ­observé que sur les 193 divergences de diagnostic entre spécialistes et ophtalmologistes généralistes, 36% concernaient la non-détection de micro-anévris­mes, 20% des artefacts et 16% des hémorragies mal classifiées. Les diagnostics des spécialistes ont ensuite été fournis à l’algorithme, qui en a profité pour apprendre… et augmenter sa spécificité et sa sensibilité. Celles-ci sont ainsi devenues légèrement supérieures à celles des ophtalmologistes ­généralistes et proche de celles des spécialistes de la rétine.

Krause J et al. Grader variability and the importance of reference standards for evaluating machine learning models for diabetic retinopathy. Ophthalmology. 2018. doi: 10.1016/j.ophtha.2018.01.034

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