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.

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Le 02/06/23 à 15:00, mise à jour le 11/09/23 à 13:24 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

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Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

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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.

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