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

Auteurs

François Mallordy

Journaliste rédacteur spécialisé

Voir la fiche de l’auteur

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.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Docteur Imago

08 Oct

7:16

La Société nord-américaine de radiologie (RSNA) a annoncé début octobre le lancement de RSNA Ventures, une filiale dont la mission est d'encourager l'innovation dans les technologies d'imagerie.
07 Oct

11:38

Philips Healthcare lance cette année en France le logiciel de télémanipulation, Radiologie Operations Command Center, « On a commencé avec un premier centre en France, à Quimper. C'est la première étape d'une expérimentation et d'un déploiement en plusieurs vagues », annonce Cyril Hervy, responsable des ventes informatique.

11:26

Au congrès des JFR 2025, Philips Healthcare a présenté son nouveau système d’échographie, Philips Flash 5100 POC®, pouvant être déplacé au chevet du patient et utilisable « essentiellement en salle de radio interventionnelle pour le musculosquelettique, et les infiltrations », informe Nadia Ben Hamida, spécialiste échographe.
06 Oct

15:00

Didier Dormont, chef du service de neuroradiologie diagnostique et fonctionnelle à la Pitié-Salpêtrière - AP-HP, a reçu ce dimanche 5 octobre la médaille d'honneur de la Société française de radiologie (SFR).
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR