{"title":"L’intelligence artificielle à l’épreuve des savoirs tacites. Analyse des pratiques d’utilisation d’un outil d’aide à la détection en radiologie","authors":"Giulia Anichini, B. Geffroy","doi":"10.1684/SSS.2021.0200","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"L’intelligence artificielle (IA) a commence a investir depuis quelques annees le domaine de la radiologie. En particulier, les outils d’aide au diagnostic bases sur le deep learning ont fait irruption dans les etablissements de sante. Certaines technologies, concues pour detecter des anomalies sur les images, posent de nombreux defis a la pratique radiologique. Cet article montre que l’utilisation d’un logiciel dote d’IA et specialise dans le traitement de radiographies du thorax se heurte aux normes qui guident l’activite d’interpretation des images du radiologue. La reconnaissance des anomalies par les radiologues ne se resume pas a un simple reperage de lesions, dont la presence ou l’absence permettrait de distinguer le normal du pathologique. Le defi que l’opacite des algorithmes et le manque d’explicabilite des detections operees par la machine posent a la responsabilite medicale est egalement discute.","PeriodicalId":44207,"journal":{"name":"Sciences Sociales et Sante","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.4000,"publicationDate":"2021-02-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"3","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Sciences Sociales et Sante","FirstCategoryId":"3","ListUrlMain":"https://doi.org/10.1684/SSS.2021.0200","RegionNum":4,"RegionCategory":"医学","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"HEALTH POLICY & SERVICES","Score":null,"Total":0}
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Abstract
L’intelligence artificielle (IA) a commence a investir depuis quelques annees le domaine de la radiologie. En particulier, les outils d’aide au diagnostic bases sur le deep learning ont fait irruption dans les etablissements de sante. Certaines technologies, concues pour detecter des anomalies sur les images, posent de nombreux defis a la pratique radiologique. Cet article montre que l’utilisation d’un logiciel dote d’IA et specialise dans le traitement de radiographies du thorax se heurte aux normes qui guident l’activite d’interpretation des images du radiologue. La reconnaissance des anomalies par les radiologues ne se resume pas a un simple reperage de lesions, dont la presence ou l’absence permettrait de distinguer le normal du pathologique. Le defi que l’opacite des algorithmes et le manque d’explicabilite des detections operees par la machine posent a la responsabilite medicale est egalement discute.
期刊介绍:
Sciences Sociales et Santé propose chaque trimestre une réflexion globale sur les enjeux majeurs de la Santé : régulation des dépenses de santé, prise en charge des maladies, analyse des systèmes de santé, sida, handicap... Chaque article est renforcé par un commentaire rédigé par un spécialiste d’une autre discipline. La revue permet ainsi d’engager un véritable débat interdisciplinaire, constituant une source d’échanges pour tous les acteurs de la santé en France comme à l’étranger.