Un système d’IA jugé performant pour le diagnostic de l’ostéoporose

En Corée du sud, des chercheurs ont mis au point un système de « deep radiomics » pour diagnostiquer l’ostéoporose de façon automatique. Leurs résultats sont parus le 25 mai dans Radiology : Artificial Intelligence [1]. La radiomique profonde utilise des réseaux de neurones convolutifs pour extraire directement les caractéristiques de l’image.

4 900 radiographies

Des radiologues du service d’imagerie de l’hôpital universitaire national de Séoul ont développé leurs modèles à l'aide de 4 924 radiographies de la hanche réalisées chez 4 308 patients (3 632 femmes ; âge moyen 62 ans) entre septembre 2009 et avril 2020. Le T-score mesuré par ostéodensitométrie a été utilisé comme norme de référence pour l'ostéoporose.

Sept modèles mis au point

« Sept modèles de deep radiomics ont été développés en combinant différents types de caractéristiques : cliniques (Modèle-C), texture (Modèle-T), deep features (Modèle-D), texture et cliniques (Modèle-TC), deep features et cliniques (Modèle-DC), deep featu