Les chercheurs ont d\u00e9velopp\u00e9 la premi\u00e8re plate-forme de test face-\u00e0-face r\u00e9elle au monde pour d\u00e9terminer si les algorithmes commerciaux d'intelligence artificielle (IA) sont adapt\u00e9s \u00e0 l'utilisation du NHS pour d\u00e9tecter la maladie de mani\u00e8re juste, \u00e9quitable, transparente et fiable, en utilisant la maladie oculaire diab\u00e9tique comme premier exemple.<\/p>\n
Ils affirment que cela supprime tous les pr\u00e9jug\u00e9s pouvant provenir des entreprises souhaitant d\u00e9ployer leur logiciel d\u2019IA dans des environnements cliniques, mettant ainsi toutes les entreprises sur un pied d\u2019\u00e9galit\u00e9.<\/p>\n
Actuellement, la s\u00e9lection des algorithmes d\u2019IA du NHS se concentre sur la rentabilit\u00e9 et l\u2019ad\u00e9quation des performances humaines. Toutefois, des d\u00e9fis plus vastes demeurent, notamment la n\u00e9cessit\u00e9 d\u2019une infrastructure num\u00e9rique robuste et de tests plus rigoureux des algorithmes commerciaux. Surtout, les logiciels utilis\u00e9s comme dispositifs m\u00e9dicaux ont rarement \u00e9t\u00e9 \u00e9valu\u00e9s quant \u00e0 leur \u00e9quit\u00e9 algorithmique \u00e0 grande \u00e9chelle, en particulier aupr\u00e8s de diff\u00e9rentes populations et ethnies. Cet oubli a conduit \u00e0 des disparit\u00e9s involontaires en mati\u00e8re de sant\u00e9, telles que les oxym\u00e8tres de pouls utilis\u00e9s pour mesurer les niveaux de saturation en oxyg\u00e8ne qui sont moins pr\u00e9cis sur les personnes \u00e0 la peau plus fonc\u00e9e, ce qui a incit\u00e9 le gouvernement \u00e0 r\u00e9examiner l'\u00e9quit\u00e9 des dispositifs m\u00e9dicaux, y compris l'IA.<\/p>\n
Dans une \u00e9tude publi\u00e9e aujourd'hui dans (1)<\/sup>les chercheurs ont test\u00e9 la plateforme ind\u00e9pendante dirig\u00e9e par le professeur Alicja Rudnicka de la City St George's, Universit\u00e9 de Londres et Adnan Tufail du Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust, en collaboration avec l'Universit\u00e9 de Kingston et Homerton Healthcare NHS Trust. La plateforme a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9e pour comparer les algorithmes commerciaux d\u2019IA con\u00e7us pour d\u00e9tecter les maladies oculaires diab\u00e9tiques. Ces algorithmes fonctionnent en identifiant les signes de l\u00e9sions des vaisseaux sanguins au fond de l\u2019\u0153il.<\/p>\n Sur les quatre millions de personnes en Angleterre et au Pays de Galles inscrites au programme de d\u00e9pistage du diab\u00e8te du NHS, plus de trois millions de personnes sont d\u00e9pist\u00e9es pour la maladie oculaire diab\u00e9tique tous les un \u00e0 deux ans. Le service de d\u00e9pistage anglais du NHS g\u00e9n\u00e8re \u00e0 lui seul environ 18 millions d\u2019images du fond de l\u2019\u0153il par an, qui sont toutes analys\u00e9es par jusqu\u2019\u00e0 trois personnes diff\u00e9rentes. Cela g\u00e9n\u00e8re une charge de travail colossale et de plus en plus insoutenable, accaparant un temps, un argent et des ressources pr\u00e9cieux qui, selon les chercheurs, pourraient \u00eatre consacr\u00e9s \u00e0 une meilleure prestation de soins.<\/p>\n En collaboration avec le Homerton Healthcare NHS Trust tourn\u00e9 vers l'avenir et son service informatique progressiste, un \u00ab environnement de recherche fiable \u00bb compos\u00e9 de chercheurs ind\u00e9pendants a \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9. Au total, 25 entreprises dot\u00e9es d'algorithmes marqu\u00e9s CE ont \u00e9t\u00e9 invit\u00e9es \u00e0 participer \u00e0 l'\u00e9tude et huit ont accept\u00e9.<\/p>\n Les huit algorithmes d'IA ont \u00e9t\u00e9 \u00ab branch\u00e9s \u00bb \u00e0 la plateforme et ex\u00e9cut\u00e9s sur 1,2 million d'images de l'arri\u00e8re de l'\u0153il provenant du programme de d\u00e9pistage des yeux diab\u00e9tiques du nord-est de Londres \u2013 l'un des programmes de d\u00e9pistage du diab\u00e8te les plus vastes et les plus diversifi\u00e9s en termes d'origine ethnique, d'\u00e2ge, de niveau de privation et de spectre des maladies oculaires diab\u00e9tiques.<\/p>\n Les performances des huit algorithmes ont \u00e9t\u00e9 compar\u00e9es \u00e0 des images analys\u00e9es par jusqu'\u00e0 trois humains ayant suivi le protocole standard actuellement utilis\u00e9 dans le NHS. Les algorithmes des fournisseurs n'avaient pas acc\u00e8s aux donn\u00e9es de classification humaine et les entreprises \u00e9taient exclues du \u00ab refuge \u00bb de donn\u00e9es o\u00f9 les images \u00e9taient analys\u00e9es par leurs algorithmes.<\/p>\n Le professeur Alicja Rudnicka de l'\u00c9cole de sant\u00e9 et des sciences m\u00e9dicales de City St Georges, Universit\u00e9 de Londres, qui a dirig\u00e9 l'\u00e9tude, a d\u00e9clar\u00e9 :<\/strong><\/p>\n \u00ab\u00a0Notre plate-forme r\u00e9volutionnaire fournit la premi\u00e8re \u00e9valuation juste, \u00e9quitable et transparente au monde des syst\u00e8mes d'IA pour d\u00e9tecter les maladies oculaires diab\u00e9tiques mena\u00e7ant la vue. Cette profondeur d'examen de l'IA est bien plus \u00e9lev\u00e9e que celle jamais accord\u00e9e \u00e0 la performance humaine. Nous avons montr\u00e9 que ces syst\u00e8mes d'IA peuvent \u00eatre utilis\u00e9s en toute s\u00e9curit\u00e9 dans le NHS en utilisant d'\u00e9normes ensembles de donn\u00e9es et, plus important encore, en montrant qu'ils fonctionnent bien dans diff\u00e9rentes ethnies et groupes d'\u00e2ge. \u00ab\u00a0<\/p>\n Le co-chercheur principal Adnan Tufail du Moorfields Eye Hospital a d\u00e9clar\u00e9\u00a0:<\/strong><\/p>\n \u00ab\u00a0Au Royaume-Uni, plus de 4 millions de patients diab\u00e9tiques ont besoin de contr\u00f4les oculaires r\u00e9guliers. Cette \u00e9tude r\u00e9volutionnaire \u00e9tablit une nouvelle r\u00e9f\u00e9rence en testant rigoureusement les syst\u00e8mes d'IA pour d\u00e9tecter les maladies oculaires diab\u00e9tiques mena\u00e7ant la vue avant un \u00e9ventuel d\u00e9ploiement massif. L'approche que nous avons d\u00e9velopp\u00e9e ouvre la voie \u00e0 une adoption plus s\u00fbre et plus intelligente de l'IA dans de nombreuses applications de soins de sant\u00e9. \u00ab\u00a0<\/p>\n Au total, 202\u00a0886 visites de d\u00e9pistage ont \u00e9t\u00e9 \u00e9valu\u00e9es, repr\u00e9sentant 1,2 million d\u2019images provenant de 32 % de groupes ethniques blancs, 17 % noirs et 39 % sud-asiatiques. Les syst\u00e8mes d\u2019IA n\u2019ont pris que 240 millisecondes \u00e0 45 secondes pour analyser toutes les images par patient, contre jusqu\u2019\u00e0 20 minutes pour un humain entra\u00een\u00e9.<\/p>\n La pr\u00e9cision des algorithmes d\u2019IA permettant d\u2019identifier les maladies oculaires diab\u00e9tiques n\u00e9cessitant potentiellement une intervention clinique \u00e9tait de 83,7 \u00e0 98,7 %. Il est important de noter que la pr\u00e9cision \u00e9tait de 96,7 \u00e0 99,8 % pour les maladies oculaires diab\u00e9tiques mod\u00e9r\u00e9es \u00e0 s\u00e9v\u00e8res et de 95,8 \u00e0 99,5 % pour les maladies oculaires diab\u00e9tiques les plus avanc\u00e9es (prolif\u00e9ratives) mena\u00e7ant la vue. Ceci se compare \u00e0 une \u00e9tude publi\u00e9e pr\u00e9c\u00e9demment (2)<\/sup> o\u00f9 la pr\u00e9cision des humains dans l'\u00e9valuation manuelle des images pour ces niveaux de maladie oculaire diab\u00e9tique variait de 75\u00a0% \u00e0 98\u00a0%, montrant que les algorithmes d'IA fonctionnaient de la m\u00eame mani\u00e8re, voire mieux, qu'un humain en une fraction du temps.<\/p>\n La plateforme a \u00e9galement d\u00e9tect\u00e9 le taux de cas sains signal\u00e9s \u00e0 tort comme souffrant d\u2019une maladie oculaire diab\u00e9tique par chaque algorithme, une autre mesure critique de pr\u00e9cision. Il a montr\u00e9 que les algorithmes fonctionnaient syst\u00e9matiquement bien dans diff\u00e9rents groupes ethniques, c'est la premi\u00e8re fois que cela est \u00e9valu\u00e9.<\/p>\n Le professeur Alicja Rudnicka a ajout\u00e9 : <\/strong>\u00ab Ce travail ouvre la voie \u00e0 l\u2019extension de l\u2019utilisation de notre plateforme du niveau local au niveau national.<\/p>\n \u00ab\u00a0Notre vision est de fournir une infrastructure d'IA centralis\u00e9e qui h\u00e9berge des algorithmes approuv\u00e9s, permettant \u00e0 tous les centres de d\u00e9pistage de t\u00e9l\u00e9charger en toute s\u00e9curit\u00e9 des images r\u00e9tiniennes pour analyse. Les r\u00e9sultats g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par l'IA seraient renvoy\u00e9s au centre et int\u00e9gr\u00e9s directement dans le dossier de sant\u00e9 \u00e9lectronique du patient. Cette approche \u00e9limine le besoin de dupliquer l'infrastructure sur plusieurs sites, r\u00e9duisant les co\u00fbts d'installation et garantissant une prestation de services coh\u00e9rente et \u00e9quitable \u00e0 l'\u00e9chelle nationale. \u00ab\u00a0<\/p>\n Les chercheurs affirment que leur plateforme profite \u00e0 tous \u2013 donnant aux entreprises la possibilit\u00e9 d\u2019obtenir des commentaires ind\u00e9pendants pour am\u00e9liorer leur technologie et aux fiducies du NHS de s\u00e9lectionner les outils d\u2019IA qui leur conviennent le mieux, rendant les t\u00e2ches tr\u00e8s r\u00e9p\u00e9titives plus efficaces afin que les personnes effectuant le d\u00e9pistage puissent se concentrer sur les maladies \u00e0 plus haut risque et utiliser de nouveaux types d\u2019analyses r\u00e9tiniennes. Les patients b\u00e9n\u00e9ficieront \u00e9galement \u00e0 terme d\u2019un diagnostic beaucoup plus rapide et de soins optimaux.<\/p>\n Cette approche unique et transparente pourrait servir de mod\u00e8le pour \u00e9valuer les outils d\u2019IA dans le traitement d\u2019autres maladies chroniques telles que le cancer et les maladies cardiaques, contribuant ainsi \u00e0 renforcer la confiance du public et \u00e0 acc\u00e9l\u00e9rer l\u2019adoption s\u00fbre et \u00e9quitable de l\u2019IA dans les soins de sant\u00e9.<\/p>\n Le professeur Sarah Barman, qui a particip\u00e9 \u00e0 l'\u00e9tude de l'Universit\u00e9 de Kingston, a d\u00e9clar\u00e9\u00a0:<\/strong> \u00ab\u00a0Cette \u00e9valuation \u00e0 grande \u00e9chelle de l'efficacit\u00e9 des algorithmes d'IA nous a permis de d\u00e9montrer comment diff\u00e9rents algorithmes fonctionnent dans des sous-groupes de la population. Elle fournit \u00e9galement une approche claire qui peut \u00eatre appliqu\u00e9e \u00e0 d'autres domaines m\u00e9dicaux pour garantir que l'IA est \u00e9quitable et fonctionne bien pour tout le monde.\u00a0\u00bb<\/p>\n Cette \u00e9tude a \u00e9t\u00e9 financ\u00e9e par la Direction de la transformation du NHS, la Health Foundation et le Wellcome Trust.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Les chercheurs ont d\u00e9velopp\u00e9 la premi\u00e8re plate-forme de test face-\u00e0-face r\u00e9elle au monde pour d\u00e9terminer si les algorithmes commerciaux d'intelligence<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":3491,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[34,413,3240,2588,68,2527,970,5,3002,44,737,86,1999],"class_list":["post-3490","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-non-classe","tag-dans","tag-domaine","tag-equitable","tag-juste","tag-lia","tag-mondiale","tag-plateforme","tag-pour","tag-premiere","tag-sante","tag-transparente","tag-une","tag-utilisation","generate-columns","tablet-grid-50","mobile-grid-100","grid-parent","grid-50"],"yoast_head":"\n