L'intelligence artificielle en radiologie numérique : Partie 1 : Les défis, l'acceptation et le consensus

L'intelligence artificielle connaît des développements importants dans le monde de la radiologie numérique grâce aussi à l'impulsion donnée au secteur de la recherche par la pandémie de COVID-19. Au cours des deux dernières années, il y a eu un développement important d'études axées à la fois sur les défis et sur l'acceptation et le consensus dans le domaine de l'intelligence artificielle. Les défis et l'acceptation et le consensus sont deux aspects stratégiques dans le développement et l'intégration des technologies dans le domaine de la santé. L'étude a réalisé deux revues narratives par le biais de deux points de vue parallèles pour faire le point à la fois sur les défis en cours et sur les initiatives menées pour faire face à l'acceptation et au consensus dans ce domaine. La méthodologie de la revue était basée sur : (I) la recherche dans PubMed et Scopus et (II) une évaluation de l'éligibilité, utilisant des paramètres avec 5 niveaux de score. Les résultats ont : (a) mis en évidence et catégorisé les défis importants en place. (b) Illustré les différents types d'études réalisées par le biais de questionnaires originaux. L'étude suggère pour les recherches futures basées sur des questionnaires un meilleur calibrage et une inclusion des défis en place, ainsi que des chemins de validation et d'administration à un niveau international.