Arthrose de la main

Un modèle radiomique pour détecter l’arthrose digitale sur des radiographies

Des chercheurs français démontrent dans une étude qu'en s'appuyant sur un modèle de radiomique appliqué à des radiographies standards, il est possible de dépister automatiquement les formes les plus sévères de l'arthrose de la main, sans remplacer le radiologue.

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Le 20/07/26 à 7:00 Lecture 3 min.

« Le modèle pourrait permettre un gain de temps en effectuant une sorte de pré-tri dans un flux de travail automatisé, pour permettre au radiologue d’écarter les radios normales, dont l’analyse peut parfois prendre du temps, et de se concentrer sur celles paraissent anormales ». Laetitia Parronne, radiologue musculosquelettique ©L.Perronne et al|Osteoarthritis and Cartilage

Dans une étude parue dans la revue Osteoarthritis and Cartilage [1], une équipe de chercheurs français propose un modèle radiomique basé sur l’analyse de radiographies manuelles standard de la main pour évaluer automatiquement le niveau de gravité de l’arthrose de la main, par rapport au score de Kellgren-Lawrence. Sur une échelle de 0 (qui renseigne une absence d’anomalies) à 4 (indiquant une arthrose sévère), cet index composite est largement utilisé comme moyen de classer radiologiquement les cas d’arthrose.

Une étude novatrice

« Il existe des études sur la radiomique appliquée à l’arthrose du genou, mais pas sur l’arthrose de la main, qui est une partie du corps assez complexe », analyse Laetitia Perronne, radiologue spécialisée en imagerie musculosquelettique et chargée de recherche clinique en imagerie médicale à l’Université North-Western. De tous les endroits potentiellement touchés par cette maladie, l’atteinte de la main est la plus fréquente, particulièrement chez les femmes a

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Auteurs

Inès Bourdon

Journaliste spécialisée

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Bibliographie

  1. Perronne, Laetitia, et al. « Radiomics Grading of Hand Osteoarthritis Severity Using Standard Radiographs: Results from the DIGICOD Cohort ». Osteoarthritis and Cartilage, mai 2026, p. S1063458426009179. DOI.org (Crossref), https://doi.org/10.1016/j.joca.2026.05.009.

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