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.

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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’

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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.

Spécialité médicale

Musculo-squelettique Urgence

Modalité d’imagerie

Radiologie conventionnelle

Mots-clés

intelligence artificielle

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