L'intelligence artificielle améliore-t-elle les performances de la détection par IRM des lésions ménisco-ligamentaires du genou ?

Par : Behr, Julien

Document archivé le : 09/12/2023 15:07

Les algorithmes générés par l'intelligence artificielle (IA) et entraînés sur des images IRM annotées permettent d'améliorer la sensibilité et la spécificité du diagnostic des lésions méniscales et du LCA par le radiologue. Nos objectifs étaient de comparer les performances de détection des lésions ménisco-ligamentaires du genou confirmées en arthroscopie par un praticien (chirurgien orthopédiste ou radiologue) à partir d'une IRM avec/sans l'aide d'un algorithme d'IA. Au total, 186 IRM de genoux ont été analysées. Les images provenaient de 88 patients opérés d'une lésion ménisco-ligamentaire et d'une base d'images IRM annotées de 98 patients avec un genou sain. L'analyse a été réalisée par deux orthopédistes et un radiologue spécialisé en imagerie ostéo-articulaire. Les images ont été annotées en aveugle par les praticiens et par l'algorithme d'IA (Keros v1.4.0®, Incepto, Paris). La procédure a été répétée 3 semaines plus tard par les praticiens, en ayant connaissance de l'annotation par l'algorithme. La sensibilité moyenne des trois lecteurs pour la détection de lésion du ménisque médial passait de 82,91% à 90,97 % (p=0,04) sans perte de spécificité entre la lecture seule et la lecture aidée par l'IA. La spécificité pour la détection de lésion du LCA passait de 50,98% à 70,20% (p=0,01) sans perte de sensibilité. Cette étude confirme les performances de l'IA dans la détection et la caractérisation des lésions ménisco-ligamentaires du genou. L'IA a permis d'améliorer significativement la performance de détection des lésions méniscales médiales, et des lésions du LCA sur l'IRM. Cet outil doit être progressivement intégré dans la pratique quotidienne et évalué sur de grandes cohortes. 23NANT118M