Economic Value of AI in Radiology

EN BREF ...

Ce document est une revue systématique de la littérature portant sur la valeur économique de l'intelligence artificielle (IA) en radiologie. Face à l'augmentation massive du volume d'imagerie diagnostique et à la pénurie de main-d'œuvre, l'IA est explorée non seulement pour sa précision technique, mais pour sa viabilité financière. L'étude analyse 21 publications sélectionnées rigoureusement pour synthétiser les preuves de rentabilité à travers tout le flux de travail radiologique. Les thématiques principales incluent l'évaluation de l'IA via des mesures comme le ratio de coût-efficacité incrémental (ICER) et les années de vie ajustées sur la qualité (QALY). L'ouvrage examine différents types d'IA : le diagnostic assisté par ordinateur (CAD), l'apprentissage automatique (Machine Learning) et le traitement du langage naturel (NLP). Les objectifs de l'ouvrage sont triples : 1. Synthétiser les preuves actuelles de la valeur économique de l'IA, de la planification des examens à la facturation. 2. Évaluer la qualité méthodologique des analyses économiques existantes à l'aide de l'outil CHEQUE (Criteria for Health Economic Quality Evaluation). 3. Identifier les lacunes de connaissances pour orienter les futurs investissements et recherches. L'une des conclusions majeures est que la valeur de l'IA est fortement dépendante du contexte, notamment du volume d'examens, de la complexité des tâches et des modèles de tarification (coûts fixes vs paiement à l'utilisation)