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Aux urgences, une intelligence artificielle française améliore considérablement la prise en charge des fractures

Le nouveau système d'intelligence artificielle BoneView peut apporter une aide précieuse aux urgentistes et aux radiologues lorsqu’ils diagnostiquent des fractures. « Nous sommes ravis et fiers de la publication dans « Radiology » de notre ambitieuse étude clinique avec BoneView®, dont les résultats sont sans équivoque sur les avantages du regard croisé de l’intelligence artificielle et du praticien : diminution de 30 % du taux de fractures non-détectées, tout en réduisant le temps de lecture des radiographies de 15 %, sur des examens sélectionnés pour leur difficulté, c'est-à-dire avec des fractures dites non évidentes », se félicite Christian Allouche, cofondateur de GLEAMER. Il ajoute : « en 10 ans, le nombre de résultats d'examens à analyser par les radiologues a doublé, tandis que le nombre de radiologues a augmenté de seulement 20 % ».

Avant le début de l’étude, le système d'IA BoneView a été entraîné sur 60 170 radiographies obtenues chez des patients ayant subi un traumatisme. Puis, entre 2016 et 2018, 600 adultes chez qui des radiographies avaient été obtenues après un traumatisme récent (avec ou sans une ou plusieurs fractures de l'épaule, bras, mains, bassin, jambe ou pied) ont ensuite été inclus dans une cohorte.

Six radiologues et six médecins urgentistes ont alors été invités à détecter et à localiser les fractures avec et sans l'aide du logiciel BoneView. La sensibilité, la spécificité et les temps de lecture avec et sans aide ont été comparés après calcul de la moyenne des performances de chaque lecteur.

Bilan : l'aide de l'intelligence artificielle a amélioré la sensibilité des médecins de 12 % pour les fractures uniques et de 22 % pour les patients présentant plusieurs fractures. L'intelligence artificielle a aussi réduit le nombre moyen de faux positifs par patient sans fracture de 42 %.

« En conclusion, l'aide de l'intelligence artificielle améliore la performance diagnostique des radiologues et médecins urgentistes, ce qui permettra de mieux prendre en charge les patients dès leur premier examen d'imagerie », estime GLEAMER. « Parmi les conséquences attendues, l'aide de l'intelligence artificielle devrait permettre d'améliorer la spécificité des examens complémentaires prescrits à l'issue de la radiographie, d'éviter les délais de prise en charge et de mettre les patients dans la bonne filière thérapeutique », conclut l’entreprise française.

Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash

Radiology

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