[article] 
inSciences sociales et santé > n° 2 [06/07/2021] . - p. 43-69

Titre :	L’intelligence artificielle à l’épreuve des savoirs tacites. Analyse des pratiques d’utilisation d’un outil d’aide à la détection en radiologie
Type de document :	Article
Auteurs :	Giulia Anichini, Auteur ; Bénédicte Geffroy, Auteur
Année de publication :	2021
Article en page(s) :	p. 43-69
Langues :	Français (fre)
Mots-clés :	FORMATION MEDICALE IMAGERIE MEDICALE INTELLIGENCE ARTIFICIELLE PRATIQUE MEDICALE RADIOLOGIE
Résumé :	L’intelligence artificielle (IA) a commencé à investir depuis quelques années le domaine de la radiologie. En particulier, les outils d’aide au diagnostic basés sur le deep learning ont fait irruption dans les établissements de santé. Certaines technologies, conçues pour détecter des anomalies sur les images, posent de nombreux défis à la pratique radiologique. Cet article montre que l’utilisation d’un logiciel doté d’IA et spécialisé dans le traitement de radiographies du thorax se heurte aux normes qui guident l’activité d’interprétation des images du radiologue. La reconnaissance des anomalies par les radiologues ne se résume pas à un simple repérage de lésions, dont la présence ou l’absence permettrait de distinguer le normal du pathologique. Le défi que l’opacité des algorithmes et le manque d’explicabilité des détections opérées par la machine posent à la responsabilité médicale est également discuté.
Cote :
Permalink :	https://pmb.pfps-churennes.bzh/pmb_ifsi/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id

[article] L’intelligence artificielle à l’épreuve des savoirs tacites. Analyse des pratiques d’utilisation d’un outil d’aide à la détection en radiologie [Article] / Giulia Anichini, Auteur ; Bénédicte Geffroy, Auteur . - 2021 . - p. 43-69.
Langues : Français (fre)
in Sciences sociales et santé > n° 2 [06/07/2021] . - p. 43-69

Mots-clés :	FORMATION MEDICALE IMAGERIE MEDICALE INTELLIGENCE ARTIFICIELLE PRATIQUE MEDICALE RADIOLOGIE
Résumé :	L’intelligence artificielle (IA) a commencé à investir depuis quelques années le domaine de la radiologie. En particulier, les outils d’aide au diagnostic basés sur le deep learning ont fait irruption dans les établissements de santé. Certaines technologies, conçues pour détecter des anomalies sur les images, posent de nombreux défis à la pratique radiologique. Cet article montre que l’utilisation d’un logiciel doté d’IA et spécialisé dans le traitement de radiographies du thorax se heurte aux normes qui guident l’activité d’interprétation des images du radiologue. La reconnaissance des anomalies par les radiologues ne se résume pas à un simple repérage de lésions, dont la présence ou l’absence permettrait de distinguer le normal du pathologique. Le défi que l’opacité des algorithmes et le manque d’explicabilité des détections opérées par la machine posent à la responsabilité médicale est également discuté.
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