Imagerie abdominale

L’IA et le scanner démasquent la myostéatose comme facteur prédictif de mortalité

En se basant sur des images de scanners abdominaux et sur un algorithme d'intelligence artificielle pour l'analyse de la composition corporelle, des chercheurs de l'université de Louvain (Belgique) ont identifié la myostéatose comme un facteur prédictif clé du risque de mortalité.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 02/06/23 à 15:00, mise à jour aujourd'hui à 15:08 Lecture 3 min.

Des chercheurs de l’université de Louvain ont utilisé des mesures de composition corporelle basées sur l'intelligence artificielle afin d’analyser l'association entre l'obésité, la stéatose hépatique, la myopénie et la myostéatose et le risque de mortalité, à partir d'images de scanners abdominaux. © M. Nachit et coll./RSNA 2023

En Belgique, des chercheurs de l’université de Louvain ont utilisé des mesures de composition corporelle basées sur l'intelligence artificielle pour analyser l'association entre l'obésité, la stéatose hépatique, la myopénie et la myostéatose, et le risque de mortalité. En se basant sur des images de scanners abdominaux réalisés en routine chez des patients adultes asymptomatiques, ils ont pu déterminer que la myostéatose était un facteur prédictif clé du risque de mortalité. Les résultats de leurs travaux ont été publiés au mois de mai 2023 dans Radiology [1].

Scanners abdominaux de dépistage

Pour cette étude rétrospective monocentrique, les chercheurs belges ont inclus 8 982 patients externes (âge moyen 57 ans ; 5 008 femmes, 3 974 hommes) qui avaient passé un dépistage du cancer colorectal entre 2004 et 2016. À l’aide d’un algorithme d’intelligence artificielle (U-Net), ils ont extrait les paramètres de composition corporelle des patients à partir des données de leurs scanners abdomina

Il vous reste 75% de l’article à lire

Docteur Imago réserve cet article à ses abonnés

S'abonner à l'édition
  • Tous les contenus « abonnés » en illimité
  • Le journal numérique en avant-première
  • Newsletters exclusives, club abonnés

Abonnez-vous !

Docteur Imago en illimité sur desktop, tablette, smartphone, une offre 100% numérique

Offre mensuelle 100 % numérique

23 €

par mois

S’abonner à Docteur Imago

Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Nachit M., Horsmans Y., Summers R. M. et coll., « AI-based CT body composition identifies myosteatosis as key mortality predictor in asymptomatic adults », Radiology, epub 16 mai 2023. DOI : 10.1148/radiol.222008.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

7:30

Une étude montre que la TEP-IRM ciblant la protéine d'activation des fibroblastes (FAP) détecte davantage de lésions suspectes d’endométriose que l’IRM conventionnelle, soutenant son intérêt comme outil complémentaire pour l’évaluation préopératoire.
11 Juin

16:00

L’ASNR a été informée d’une erreur de radiothérapie, classée au niveau 2 de l’échelle ASN-SFRO, survenue en mars 2026 au CHU de Saint-Étienne (42). Une dose de 9 Gy destinée à une vertèbre atteinte d’une métastase a été administrée par erreur à la vertèbre voisine saine en raison d’un mauvais positionnement du patient.

13:00

Des modèles d’intelligence artificielle évalués pour la classification de la malignité des nodules pulmonaires au scanner thoracique ont montré une sensibilité élevée (88 %) mais une spécificité modérée (75 %), soutenant un rôle potentiel dans les stratégies d’exclusion d'un cancer pulmonaire étude).

9:30

Selon une étude publiée dans The Journal of Nuclear Medicine, un nouveau système de TEP-TDM à champ de vision à long axe (LAFOV), utilisant des détecteurs de 30 mm au germanate de bismuth (BGO) avec des photomultiplicateurs au silicium offre une qualité d’image supérieure à la TEP-TDM à champ de vision court-axial (SAFOV) malgré des réductions marquées du temps d’acquisition, avec des caractéristiques de bruit comparables sur plusieurs radiopharmaceutiques.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR