Les IA lisant des radios sont dangereusement confiantes même en cas d’erreur
Selon le benchmark RadLE 2.0, de nombreux modèles d’IA interprétant des radiographies affichent une confiance excessive, même en cas de diagnostic erroné.
Selon le benchmark RadLE 2.0, de nombreux modèles d’IA interprétant des radiographies affichent une confiance excessive, même en cas de diagnostic erroné.
Midjourney a annoncé un scanner ultrasonique corporel promettant de prévenir 30 % des décès mondiaux, une affirmation jugée sans fondement clinique par des radiologues français.
L’État indien du Madhya Pradesh a lancé un projet pilote intégrant des outils de radiologie basés sur l’IA dans dix de ses hôpitaux de district.