Détection opportuniste

Un modèle d’apprentissage profond repère le diabète de type 2 sur des radiographies thoraciques

Dans une étude parue le 7 juillet dans Nature Communications, des chercheurs américains ont développé une intelligence artificielle capable de détecter de manière incidente le diabète de type 2 à partir d'une radiographie thoracique. Testée sur une cohorte prospective, l'IA a atteint une aire sous la courbe ROC de 0,84.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 18/09/23 à 17:00 Lecture 3 min.

Le modèle d'apprentissage profond a repéré le diabète de type 2 avec une aire sous la courbe ROC de 0,84 dans la cohorte prospective. © Pyrros et coll. | Nature Communications

Le diabète de type 2 sera-t-il à l'avenir un incidentalome comme un autre ? C'est ce que semble suggérer une étude américaine parue début juillet dans Nature Communications [1]. Maladie multifactorielle en progression dans les pays développés avec une prévalence française estimée à 5 %, l'ampleur réelle du diabète de type 2 est difficile à évaluer : de fait, selon l'Inserm, 20 à 30 % des adultes diabétiques ne sont pas diagnostiqués.

Une maladie précoce difficile à repérer

Si le taux d’hémoglobine glyquée et la mesure de la glycémie à jeun posent le diagnostic, il reste difficile de déterminer quels sujets sont susceptibles de présenter un diabète de type 2 pour les orienter vers un test diagnostique, notamment à un stade précoce. Des chercheurs américains ont donc eu l'idée d'employer un modèle d'apprentissage profond afin de détecter les patients à risque de diabète de type 2 de manière opportuniste sur des radiographies thoraciques.

Entraînement sur 153 168 radiographies de patie

Il vous reste 80% 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

Bibliographie

  1. Pyrros A., Borstelmann S. M., Mantravadi R. et coll., « Opportunistic detection of type 2 diabetes using deep learning from frontal chest radiographs », Nature Communications, 7 juillet 2023. DOI : 10.1038/s41467-023-39631-x.

Modalité d’imagerie

Radiologie conventionnelle

Mots-clés

radiographie thoracique apprentissage profond

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

14 Nov

7:00

13 Nov

16:00

15:14

L’utilisation d’un nouveau mode d’économie d’énergie sur les scanner pourrait aider les fournisseurs de services de radiologie à économiser 1,5 million de dollars par an en coûts de consommation d’énergie, selon une étude publiée dans AJR.

13:35

Selon une étude parue dans JVIR, les casques de réalité augmentée améliorent considérablement l’ergonomie pour les radiologues interventionnels, réduisant les tours de tête de 47,6 % et l’amplitude des mouvements. Cet outil a également amélioré la satisfaction de l’utilisateur pour les procédures interventionnelles musculo-squelettiques, bien que l’amélioration de la qualité de l’image puisse encourager l’adoption clinique.

7:13

Une technique appelée IRM basé sur le transfert de saturation est prometteuse pour l’évaluation des changements moléculaires et de l’échange d’eau entre le liquide céphalo-rachidien et les tissus dans le cerveau des patients atteints de sclérose en plaques, indique une étude parue dans Journal of Magnetic Resonance Imaging.

7:00

✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR