Les DM intégrant de l’IA manquent de validation clinique

Les dispositifs médicaux intégrant de l’intelligence artificielle (IA) sont loin d’être tous formés sur des données de patients réels. C’est ce que révèle une étude publiée le 26 août dans la revue Nature Medicine. Les dispositifs dépourvus de validation clinique présentent des risques pour les patients, considèrent les coauteurs de l’étude issus de l’UNC School of Medecine, la Duke University, Ally Bank, Oxford University, Colombia University et l’University of Miami. Sur plus de 500 dispositifs médicaux d’IA approuvés par la FDA et analysés par les chercheurs, près de la moitié manquaient de données validées cliniquement. Il ressort de l’étude que seuls 22 dispositifs médicaux approuvés par la FDA ont été validés à l’aide d’essais contrôlés randomisés. De précédentes études avaient déjà mis en lumière le fait que les modèles d’IA sont testés rétrospectivement, hors d’un véritable contexte clinique.

À noter : La cellule Data de mind Health recense chaque année les mises à jour publiées par la FDA dans sa liste des DM intégrant de l’IA qu’elle a examinés et autorisés.