Rondes de santé : Les fausses radiographies créées par l'IA trompent les radiologues et l'IA elle-même

information fournie par Reuters •24/03/2026 à 20:54

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Bonjour aux lecteurs de Rondes de santé! Nous avons déjà souligné les avantages médicaux potentiels de l'intelligence artificielle. Aujourd'hui, nous mettons l'accent sur un éventuel danger futur posé par l'IA. Nous parlons également d'un biomarqueur qui peut aider à identifier un type de démence difficile à diagnostiquer, et d'une étude qui a établi un lien entre les bactéries résistantes aux médicaments dans les hôpitaux et un désherbant largement utilisé.

De fausses radiographies trompent les humains et les ordinateurs

Les fausses radiographies créées par l'intelligence artificielle pour ressembler aux résultats réels de patients humains peuvent tromper non seulement les radiologues expérimentés, mais aussi les outils d'intelligence artificielle eux-mêmes, selon une étude qui illustre le potentiel de manipulation par des acteurs malveillants.

Dix-sept radiologues de 12 hôpitaux dans six pays ont examiné 264 radiographies, dont la moitié avait été générée par les outils d'intelligence artificielle ChatGPT ou RoentGen.

Selon un rapport publié dans Radiology , lorsque les radiologues ignoraient le véritable objectif de l'étude, seuls 41 % d'entre eux ont spontanément identifié les images générées par l'IA.

Après avoir été informés que l'ensemble de données contenait des images synthétiques, la précision moyenne des radiologues pour différencier les radiographies réelles et synthétiques est passée à 75 %.

Le fait d'avoir de fausses radiographies suffisamment réalistes pour tromper les radiologues "crée une vulnérabilité importante pour les litiges frauduleux si, par exemple, une fracture fabriquée ne peut être distinguée d'une fracture réelle", a déclaré dans un communiqué le Dr Mickael Tordjman, de l'Icahn School of Medicine at Mount Sinai à New York, qui a dirigé l'étude.

"Il existe également un risque important en matière de cybersécurité si des pirates informatiques parvenaient à accéder au réseau d'un hôpital et à injecter des images synthétiques pour manipuler les diagnostics des patients ou provoquer un chaos clinique généralisé en sapant la fiabilité fondamentale du dossier médical numérique", a ajouté M. Tordjman.

La précision de quatre grands modèles de langage - GPT-4o (OpenAI), GPT-5 (OpenAI), Gemini 2.5 Pro (Google GOOGL.O ), et Llama 4 Maverick (Meta Platforms META.O ) - dans la détection des fausses images variait de 57 % à 85 %.

Même ChatGPT-4o, le modèle qui a créé les deepfakes, n'a pas réussi à les détecter tous, bien qu'il en ait identifié plus que les autres LLM, ont rapporté les chercheurs.

Selon les chercheurs, des mesures de protection numériques potentielles sont nécessaires pour aider à distinguer les vraies images des fausses et empêcher la falsification, comme l'utilisation de filigranes invisibles qui intègrent le droit de propriété.

"Nous ne voyons potentiellement que la partie émergée de l'iceberg", a déclaré M. Tordjman à propos de la possibilité de falsifier les tomodensitogrammes et les IRM. "Il est essentiel d'établir dès maintenant des ensembles de données éducatives et des outils de détection."

Un biomarqueur améliore le diagnostic de la démence à corps de Lewy

Des chercheurs ont découvert un biomarqueur dans le liquide céphalorachidien qui devrait permettre d'améliorer le diagnostic de la maladie de Parkinson et de la démence à corps de Lewy et de les distinguer d'autres formes de démence.

Les chercheurs ont découvert qu'une enzyme appelée DOPA décarboxylase, qui joue un rôle crucial dans la production de dopamine dans le cerveau, est présente dans le liquide céphalorachidien à des concentrations significativement plus élevées chez les patients atteints de la maladie de Parkinson et de la démence à corps de Lewy.

Cette différence est clairement mesurable par rapport aux patients souffrant de la maladie d'Alzheimer, plus courante, ce qui rend le test hautement spécifique, ont déclaré les chercheurs.

"L'importance de cette découverte pour la pratique clinique est considérable, car la démence à corps de Lewy est souvent difficile à diagnostiquer correctement à l'heure actuelle", a déclaré dans un communiqué le Dr Sebastiaan Engelborghs de la Vrije Universiteit Brussel, responsable de l'étude.

"En raison du fort chevauchement des symptômes avec d'autres formes de démence, les patients sont régulièrement mal diagnostiqués", a-t-il ajouté. "La nouvelle méthode de mesure fournit aux médecins un outil objectif pour déterminer la bonne ligne de conduite à un stade précoce."

Les chercheurs ont mis au point deux tests de laboratoire très sensibles, mais encore expérimentaux, pour la DOPA décarboxylase. Les résultats de leurs tests sont en corrélation directe avec le degré de changements pathologiques dans les échantillons d'autopsie des cerveaux des patients, ont-ils rapporté dans Nature Medicine .

"Cette publication rapproche un biomarqueur crucial du patient, précisément dans les cas où le diagnostic est encore trop souvent associé à l'incertitude", a déclaré Engelborghs.

Un désherbant contribue à la résistance aux antibiotiques dans les hôpitaux

Des bactéries résistantes aux médicaments provenant des hôpitaux peuvent se développer dans les sols traités au glyphosate, et des bactéries porteuses de gènes de résistance aux antibiotiques peuvent se propager des sols traités au désherbant largement utilisé vers les hôpitaux, ont découvert des chercheurs argentins.

En 2018 et 2020, les chercheurs ont collecté 68 souches bactériennes dans les sédiments des zones humides du delta du Paraná en Argentine, au nord de Buenos Aires, près des zones agricoles où le glyphosate est souvent utilisé. Ils ont également recueilli 15 souches isolées dans des parcs d'engraissement et des sols agricoles contaminés par des herbicides dans la région.

Ils ont testé le degré de résistance de chaque souche à 16 antibiotiques courants ainsi qu'au glyphosate et aux herbicides à base de glyphosate. Ils ont ensuite comparé les résultats avec ceux de 19 souches multirésistantes provenant d'hôpitaux locaux.

Toutes les souches hospitalières étaient très résistantes au glyphosate et aux herbicides à base de glyphosate, ont rapporté les chercheurs dans Frontiers in Microbiology . La plupart des souches résistantes au glyphosate trouvées dans l'environnement étaient génétiquement apparentées aux souches multirésistantes des hôpitaux.

"Nos résultats indiquent que l'exposition au glyphosate pourrait favoriser la prévalence des bactéries associées aux infections hospitalières et l'augmentation des souches cliniques multirésistantes", écrivent les chercheurs.

Les étiquettes des pesticides devraient mentionner que les gènes de résistance aux antibiotiques peuvent se propager des sols contaminés par le glyphosate aux hôpitaux, a déclaré dans un communiqué la Dre Daniela Centrón, de l'Institut de microbiologie médicale et de parasitologie de Buenos Aires, qui a dirigé l'étude.