L’IA peut-elle identifier la race à partir de radiographies médicales ?

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Source : Geralt/Pixabay

L’un des principaux avantages de l’apprentissage automatique par intelligence artificielle (IA) est sa capacité à trouver des modèles qui ne sont pas apparents à l’œil humain. Une nouvelle étude étonnante publiée dans La santé numérique The Lancet montre que l’IA peut prédire la race d’une personne sur la base d’images radiographiques avec un degré élevé de précision, mais les scientifiques ne savent pas exactement comment.

“Dans cette étude de modélisation, qui a utilisé des ensembles de données privés et publics, nous avons constaté que les modèles d’apprentissage en profondeur peuvent prédire avec précision la race autodéclarée des patients à partir d’images médicales uniquement”, l’équipe mondiale de chercheurs des États-Unis, du Canada, de Taiwan, et l’Australie a écrit. “Cette découverte est frappante car cette tâche n’est généralement pas considérée comme possible pour des experts humains.”

Pour mener l’expérience, les chercheurs ont créé des modèles d’apprentissage en profondeur de l’IA en utilisant trois grands ensembles de données étiquetés de radiographies pulmonaires pour prédire si le patient a auto-déclaré son identité raciale en tant que Noir, Asiatique ou Blanc. Les images ne contenaient pas la couleur de la peau, la texture des cheveux ou tout autre indicateur de race. L’équipe a ensuite évalué le modèle avec un sous-ensemble invisible de l’ensemble de données et avec des données provenant d’un ensemble de données complètement différent.

“Les modèles d’apprentissage en profondeur évalués dans cette étude ont montré une grande capacité à détecter la race des patients à l’aide de radiographies pulmonaires, avec des performances soutenues sur d’autres modalités et de solides validations externes sur tous les ensembles de données”, ont rapporté les chercheurs.

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Ensuite, l’équipe a formé les algorithmes d’apprentissage en profondeur avec des images d’images qui n’étaient pas des radiographies thoraciques de divers autres endroits du corps tels que des mammographies, des radiographies latérales de la colonne cervicale, des tomodensitogrammes thoraciques et une radiographie numérique pour déterminer si l’IA pouvait détecter la race à partir de données d’imagerie au-delà. radiographies pulmonaires.

Les algorithmes d’apprentissage en profondeur de l’IA ont pu prédire la race plus largement parmi les populations de patients, les environnements cliniques et diverses méthodes d’imagerie médicale. Les résultats suggèrent que l’IA est capable de prédire la race au-delà de l’utilisation d’images radiographiques thoraciques.

Les chercheurs ont mené un certain nombre de tests dans le but de découvrir comment l’IA pourrait y parvenir. Ils ont mené des expériences dans l’espoir d’isoler les caractéristiques d’image spécifiques qui ont permis à l’IA de prédire l’identité raciale.

“Dans l’ensemble, nous n’avons pas été en mesure d’isoler des caractéristiques d’image spécifiques responsables de la reconnaissance de l’identité raciale dans les images médicales, soit par emplacement spatial, dans le domaine fréquentiel, soit causées par des facteurs de confusion anatomiques et phénotypiques communs associés à l’identité raciale”, ont écrit les chercheurs.

Les chercheurs affirment que les modèles d’apprentissage en profondeur de l’IA pour l’analyse d’images médicales doivent être utilisés “avec une extrême prudence, car ces informations pourraient être utilisées à mauvais escient pour perpétuer ou même aggraver les disparités raciales bien documentées qui existent dans la pratique médicale”.

La recherche révolutionnaire a été réalisée par une équipe mondiale de scientifiques affiliés à la Stanford University School of Medicine, au Massachusetts Institute of Technology (MIT), à l’Indiana University-Purdue University, à l’Université de Toronto, au Vector Institute for Artificial Intelligence à Toronto, à l’Université Emory, National Tsing Hua University, Georgia Institute of Technology, University of Adelaide, Arizona State University, Dupage Medical Group, Florida State University College of Medicine et Beth Israel Deaconess Medical Center à Boston.

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