Intelligence artificielle

L’IA a le potentiel d’automatiser le diagnostic des fractures de la hanche

Une étude a analysé 39 études évaluant des modèles d’IA d’aide à la prise en charge des patients présentant des fractures de la hanche. Ses résultats suggèrent que les algorithmes ont le potentiel d’automatiser le diagnostic et de prédire les résultats des chirurgies à partir de radiographies de la hanche ou du bassin, à condition de bien les évaluer.

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Le 12/04/23 à 15:00, mise à jour le 11/09/23 à 13:23 Lecture 3 min.

Avec une sensibilité de 89,3 % et une spécificité de 87,5 % en moyenne, les performances de l’IA pour aider au diagnostic à partir de radiographies de la hanche et du bassin sont équivalentes aux performances moyennes de cliniciens experts, observent les chercheurs (photo d'illustration). Courtesy of DrMars, https://www.wikidoc.org

L’IA pourrait permettre d’accélérer et fluidifier la prise en charge des fractures de la hanche, concluent des chercheurs de l’université de Toronto, au Canada, dans la revue JAMA Network [1]. Johnathan R. Lex, chirurgien orthopédique, et ses confrères, ont conduit une méta-analyse de la littérature existante sur le développement d’applications d’IA pour le diagnostic des fractures de la hanche chez les personnes âgées, et la prédiction des résultats postopératoires.

Les fractures de la hanche en augmentation

Aux États-Unis, les fractures de la hanche sont de plus en plus nombreuses en raison du vieillissement de la population, rappellent-ils. « En plus de leur prévalence importante et de leur impact économique, les fractures de la hanche sont également associées à une morbidité et une mortalité importantes, avec un taux de décès à un an d’environ 1 % à 25 %. »

L’IA pour accélérer le diagnostic

Afin d’améliorer la prise en charge de ces patients, les systèmes d’analyse d’images et d’aide à

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Auteurs

Solenn Duplessy

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Bibliographie

  1. Lex J. R., Di Michele J., Koucheki R. et coll., « Artificial intelligence for hip fracture detection and outcome prediction. A systematic review and meta-analysis », JAMA Network Open, 2023, vol. 6, n° 3 : e233391. DOI : 10.1001/jamanetworkopen.2023.3391.

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