L’une des premières sessions des JFR 2020, vendredi 2 octobre, s’est intéressée aux enjeux de la médecine prédictive dans la prise en charge des maladies neurodégénératives et au rôle de l’intelligence artificielle dans ce domaine. Premier intervenant, Charles Guttman, chercheur au Brigham & Women hospital de Boston, aux États-Unis, a évoqué le cas de la sclérose en plaques (SCP). « La SCP est une maladie complexe et hétérogène, rappelle-t-il. Les lésions apparaissent et rétrécissent. Il...

Jérôme HOFF
Bibliographie
  1. Fisniku L. K., Brex P. A., Altmann D. R. et coll., « Disability and T2 MRI lesions: a 20-year follow-up of patients with relapse onset of multiple sclerosis », Brain, mars 2008, n° 131, Pt 3, p. 808-817. DOI : 10.1093/brain/awm329.
  2. Liguori M., Meier D. S., Hildenbrand P. et coll., « One year activity on substraction MRI predicts subsequent 4 year activity and progression in multiple sclerosis », Journal of Neurology Neurosurgery Psychiatry, octobre 2011, vol. 82, n° 10, p. 1125-1131. DOI : 10.1136/jnnp.2011.242115.
  3. Roca P., Attye A., Colas L. et coll., « Artificial intelligence to predict clinical disability in patients with multiple sclerosis using FLAIR MRI », Diagnostic and Interventional Imaging, 2020. DOI : 10.1016/j.diii.2020.05.009.