Apprentissage profond

Une IA améliore la détection des fractures par radiographie

D’après les résultats d’une étude parue dans Radiology, un système d’apprentissage profond développé par le français Gleamer a permis d’améliorer de près de 9 % la sensibilité des médecins radiologues et urgentistes pour la détection sur des radiographies de fractures sur tout le squelette appendiculaire.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 16/06/21 à 16:00, mise à jour aujourd'hui à 14:11 Lecture 2 min.

Le logiciel met en avant les régions d’intérêt en les entourant d’une boîte et fournit un « score de confiance » concernant la présence d’une fracture dans ces zones. © Duron L. et coll.

L’entreprise française Gleamer a annoncé en mai la parution dans Radiology des résultats d’une étude clinique « de grande envergure » sur l’efficacité de sa solution d’intelligence artificielle BoneView® [1].  Ce logiciel, basé sur l’apprentissage profond « détecte les lésions en radiographie traumatique et les présente au radiologue pour validation finale », indique la société dans un communiqué de presse.

Un test clinique sur 600 patients

Financée et conçue par Gleamer, l’étude a comparé les performances de 6 médecins urgentistes et 6 radiologues avec et sans l’aide de BoneView® sur un échantillon rétrospectif d’examens réalisés sur 600 patients issus de 17 centres français, obtenus après un traumatisme récent, dont certains montraient une ou plusieurs fractures de l’épaule, du bras, de la main, du bassin, de la jambe ou du pied. Le logiciel avait été préalablement entraîné à l’aide de 60 170 radiographies de patients traumatiques.

La première étude du genre

« À notre connaissance, il s’

Il vous reste 71% 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

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Duron L., Ducarouge A., Gillibert A. et coll., « Assessment of an AI aid in detection of adult appendicular skeletal fractures by emergency physicians and radiologists: A multicenter cross-sectional diagnostic study », Radiology, 2021. Epub 4 mai 2021. DOI : 10.1148/radiol.2021203886.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

27 Nov

15:13

Chez les patients atteints de calcification coronarienne sévère, l’angiographie coronarienne ultra-haute résolution avec détecteur de photons a montré une sensibilité et une spécificité élevées pour détecter les sténoses dans des vaisseaux fortement calcifiés, réduisant potentiellement l’angiographie coronarienne invasive. (Étude)

13:10

Des chercheurs en Corée du Sud ont développé un modèle d’IA capable de détecter les méningiomes sur des radiographies du crâne. Validée sur des données internes et externes, la méthode démontre une performance élevée et constitue une alternative prometteuse pour les environnements disposant de ressources limitées. (Étude)

7:10

L’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus intégrée dans la recherche et la pratique en radiographie. Selon une étude parue dans Radiography, GenAI et les LLM offrent des opportunités transformatrices pour la recherche en radiographie à travers plusieurs étapes, de la conception de l’étude à la diffusion. Leur intégration exige toutefois une validation rigoureuse et des garanties éthiques pour limiter les biais, les erreurs et les risques liés à la confidentialité.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR