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 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

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

20 Mar

16:18

Le congrès du Groupe francophone de radiothérapie en urologie (GFRU), aura lieu du 26 au 27 mars au centre de congrès de Lyon (69).

13:00

Une méta-analyse publiée dans European Radiology montre que les systèmes d’intelligence artificielle basés sur le deep learning détectent le cancer de la prostate cliniquement significatif avec une performance comparable à celle des radiologues, avec une légère supériorité en spécificité. L’IA pourrait donc améliorer potentiellement la précision et réduisant les biopsies inutiles grâce à un affinement plus approfondi du modèle.

7:11

Une enquête menée par la société européenne d'imagerie mammaire (EUSOBI) démontre que, malgré des aspects procéduraux très variés dans la biopsie mammaire à aiguille centrale guidée par échographie, des niveaux de stérilité perçus plus élevés ne sont pas associés à une diminution des infections. L'étude met en lumière l'importance de réduire en toute sécurité l’utilisation des ressources et l’impact environnemental.
19 Mar

16:00

La réponse de perfusion à l’adénosine semble être spécifique à chaque organe, conclut une étude parue dans JNM. L’adénosine augmente la perfusion au niveau du cœur, du foie, du côlon et du duodénum, tandis que la perfusion est réduite par l’adénosine dans le cerveau, la rate, les reins, le muscle squelettique et l’os, écrivent les chercheurs.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR