Constructions influençant les perceptions des patients concernant l'utilisation de l'IA dans l'analyse d'imagerie médicale : revue systématiqueConstructs Influencing Patient Perceptions of Use of AI in Medical Imaging Analysis: Systematic Review.
- L'acceptation de l'IA par les patients dépend de multiples facteurs en interaction, notamment la performance, la confiance et la clarté des responsabilités.
- Le modèle humain-dans-la-boucle, où l'IA est un outil d'aide au clinicien, est le déterminant le plus fréquemment cité (48 études sur 59).
- Les caractéristiques individuelles des patients, comme l'âge et les antécédents médicaux, influencent indirectement leur perception de l'IA.
Cette revue systématique est pertinente pour comprendre l'acceptation de l'IA en imagerie, un sujet d'actualité en neuropsychologie clinique, mais ne cible pas spécifiquement un trouble ou une pratique clinique.
Les études incluses présentent une hétérogénéité importante (designs, populations, contextes), limitant la généralisation des résultats. Le modèle conceptuel proposé n'a pas encore été testé prospectivement. La revue n'a pas évalué l'impact réel de l'acceptation sur les résultats cliniques. Les résultats peuvent ne pas être spécifiques à l'imagerie cérébrale ou à la neuropsychologie.
Cette revue systématique examine les facteurs qui influencent la perception et l'acceptation par les patients de l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) pour analyser leurs examens d'imagerie médicale à des fins de dépistage et de diagnostic. Cinquante-neuf études ont été incluses. Le facteur le plus important, rapporté dans 48 études, est que l'IA doit être un outil d'aide aux professionnels de santé (modèle humain-dans-la-boucle) et non un décideur autonome. D'autres facteurs incluent la performance de l'IA, la clarté des responsabilités, la confiance et les considérations éthiques. Les caractéristiques individuelles des patients (démographie, antécédents) influencent également indirectement l'acceptation. Un modèle conceptuel est proposé. Les résultats soulignent la nécessité d'une approche holistique pour promouvoir l'acceptation de l'IA.
L'acceptation de l'IA par les patients dépend de multiples facteurs en interaction, notamment la performance, la confiance et la clarté des responsabilités. Le modèle humain-dans-la-boucle, où l'IA est un outil d'aide au clinicien, est le déterminant le plus fréquemment cité (48 études sur 59). Les caractéristiques individuelles des patients, comme l'âge et les antécédents médicaux, influencent indirectement leur perception de l'IA. Un modèle conceptuel a été élaboré pour synthétiser les facteurs identifiés et pourra être testé prospectivement.
Les cliniciens doivent expliquer aux patients que l'IA est un outil d'aide et non un remplacement du jugement médical. La communication transparente sur les performances et la responsabilité de l'IA est cruciale pour maintenir la confiance des patients. L'implémentation de l'IA en imagerie médicale doit être adaptée aux caractéristiques individuelles des patients pour favoriser l'acceptation. Une approche holistique, prenant en compte simultanément plusieurs facteurs, est nécessaire pour promouvoir l'acceptation de l'IA.
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