Les modèles d’intelligence artificielle pour les diagnostics psychiatriques présentent un risque élevé de biais

Une revue systématique a identifié un risque élevé de biais dans les modèles d’intelligence artificielle (IA) basés sur la neuro-imagerie pour les diagnostics psychiatriques. Il est donc nécessaire de les améliorer avant leur application clinique.
La revue comprenait 517 études portant sur 555 modèles, dont 83,1 % présentaient un risque élevé de biais selon l’outil d’évaluation du risque de biais des modèles de prédiction (Prediction Model Risk of Bias Assessment Tool, PROBAST).
Le risque de biais dans les modèles inclus s’est avéré particulièrement élevé dans le domaine de l’analyse, notamment en raison de la taille insuffisante de l’échantillon, d’un mauvais examen de la performance du modèle et de l’absence de traitement de la complexité des données.