Vous êtes dans : Accueil > Actualités > Intelligence Artificielle, Machine Learning > Le deep learning pour gagner le combat contre la tuberculose

Le deep learning pour gagner le combat contre la tuberculose

LUNDI 03 DéCEMBRE 2018 Soyez le premier à réagirSoyez le premier à réagir

Le combat contre la tuberculose pourrait être gagné en utilisant l'IA pour le diagnostic sur les radiographies pulmonaires. Ce thème a été développé dans un article de la revue Radiology, primé au congrès de la RSNA 2018.

 

La Radiological Society of North America (RSNA) a décerné, le 26 novembre 2018, son septième prix d'excellence scientifique Alexander R. Margulis au Dr Paras Lakhani, du Thomas Jefferson University Hospital (TJUH) de Philadelphie, pour l'article intitulé "Deep Learning pour la radiographie thoracique: classification automatisée de la tuberculose pulmonaire à l’aide de réseaux de neurones convolutifs", publiée en ligne en avril 2017.

L'intelligence artificielle pour gagner le combat contre la tuberculose

Baptisé en l'honneur du Dr Alexander R. Margulis, chercheur distingué et visionnaire dans le domaine de la radiologie, ce prix annuel récompense le meilleur article scientifique original publié dans la revue Radiology, par le comité de lecture de la RSNA. Si l’imagerie joue un rôle central dans le diagnostic et la prise en charge de la tuberculose, l’accès à la radiologie est souvent limité dans les pays en développement où la tuberculose est la plus répandue. Espérant combler cette lacune, le Dr Lakhani et son collègue le Dr Baskaran Sundaram, également du TJUH, ont étudié l'efficacité d'une méthode automatisée de détection de la tuberculose sur des radiographies thoraciques.

Les chercheurs ont notamment utilisé le Deep learning, qui utilise des réseaux de neurones à convolution profonde (DCNN), pour identifier la tuberculose sur les radiographies thoraciques. Les résultats de la recherche étaient prometteurs. "Nous avons déterminé que le deep learning DCNN peut classer la tuberculose à partir de la radiographie pulmonaire, a déclaré le Dr Lakhani. Cette méthode signifie que la radiographie peut faciliter les efforts de dépistage et d'évaluation dans les zones prévalentes pour la tuberculose où l'accès aux radiologistes est limité."

Un problème de Santé publique dans les pays en développement

Selon le Pr David A. Bluemke, rédacteur en chef de la revue Radiology, ce type de recherche innovante représente l'avenir de la radiologie. "Les auteurs ont évalué un problème mondial de santé publique - en particulier dans les zones où il y a peu de radiologues, a-t-il déclaré. Ce qui est important ici est que les Drs. Lakhani et Sundaram ont validé leurs résultats en étudiant des radiographies thoraciques aux États-Unis, en Biélorussie et en Chine. Ce type d’étude validée avec pertinence va changer la pratique de la radiologie."

Pour le Dr Lakhani, le potentiel d'amélioration de la détection de la tuberculose, l'une des 10 principales causes de décès dans le monde, constitue un facteur de motivation important pour la recherche. Et d'après l'Organisation mondiale de la santé (OMS), environ 10,4 millions de personnes ont contracté la tuberculose en 2016, entraînant la mort de 1,8 million de personnes. "Une solution automatisée pourrait réduire significativement le développement de cette maladie, en particulier dans les pays en développement comme l'Afrique subsaharienne, poursuit-il. Une grande priorité de l'OMS est de mettre fin à la tuberculose."

Un modèle de deep learning précis à 96%

Pour cette étude, les Drs. Lakhani et Sundaram ont reçu 1 007 radiographies de patients atteints, ou non, de tuberculose, constituées de plusieurs jeux de données de radiographie thoracique provenant d'instituts nationaux de la santé, du Belarus Tuberculosis Portal et de TJUH. Ces données ont été divisées en groupes entrainement (68,0%), validation (17,1%) et test (14,9%). Les cas ont été utilisés pour entrainer deux modèles DCNN différents - AlexNet et GoogLeNet - tirés des examens positifs et négatifs à la tuberculose. La précision des modèles a été testée sur 150 cas exclus des jeux de données d'entrainement et de validation. Le modèle d'IA le plus performant combinait AlexNet et GoogLeNet, avec une précision nette de 96%.

Les deux modèles DCNN étaient incohérents dans 13 des 150 cas tests. Pour ces cas, les chercheurs ont évalué une procédure où un radiologue expert était capable d'interpréter les images, en diagnostiquant avec précision 100% des cas. Ce flux de travail, incorporant un humain dans la boucle, avait une plus grande précision nette de près de 99%. Selon le Dr Lakhani, les DCNN n'étaient pas entrainés pour distinguer les ressemblances potentielles de la tuberculose pulmonaire, tels que le cancer du poumon, la pneumonie bactérienne ou les maladies tropicales.

Élargir le champ d'étude pour donner de la robustesse à son modèle

"Le but de ces algorithmes est de différencier les radiographies pulmonaires normales des anomalies thoraciques dans le champ d'évaluation de la tuberculose, remarque-t-il. Les cas signalés comme anormaux présentant des caractéristiques de tuberculose pulmonaire devraient être suivis d'une confirmation bactériologique, comme le suggèrent les processus de dépistage présentés par l'OMS. L'objectif de ces derniers est la réduction des coûts, la valorisation de la radiographie numérique ayant considérablement diminué au cours de la dernière décennie."

Le Dr Lakhani, qui a terminé son cursus en médecine nucléaire et en PETScan, est radiologue depuis 2011 et se spécialise principalement en radiologie cardiaque au TJUH. Il a ajouté que le Prix Margulis, en plus d'être un immense honneur, donne une impulsion à ses projets d'amélioration des modèles avec davantage d'expérience et d'autres méthodes de deep learning. Bien qu'il s'agisse d'une étude rétrospective basée sur des ensembles de données disponibles au moment de l'étude, il espère élargir le champ en étudiant l'utilisation de DCNN dans une pratique clinique d'évaluation de la tuberculose.

"Avec le deep learning, plus vous disposez de données, mieux vous vous portez, conclut-il. Il existe de nombreuses données à l’international permettant de développer des algorithmes plus robustes et l’avenir est prometteur pour ce type de recherche."

Bruno Benque avec RSNA


toshiba

De nouveaux outils d'aide à la décision en mammographie
18/06/2019 : L'aide à la décision en mammographie 2D et tomosynthèse 3D vient de s'enrichir, avec iCAD, de nouvelles applications annoncées lors du récent congrès de la SIFEM.

Segmenter les tumeurs pulmonaires à partir d'un navigateur web
09/05/2019 : Arterys lance, lors de l'ESTI 2019, sa solution Lung AI de suivi des tumeurs du poumon par scanner. Ce programme de deep learning permet d'identifier des nodules pulmonaires à partir d'un navigateur web.

L'ESR noue un partenariat pour promouvoir l'IA en imagerie médicale
02/05/2019 : L'European Society of Radiology (ESR) a conclu un partenariat avec Siemens Helathineers pour la promotion de l'intelligence artificielle en imagerie médicale. Des événements et un blog seront dédiés à cette thématique.

Une feuille de route pour améliorer la recherche en IA appliquée à l'imagerie médicale
17/04/2019 : Dans un contexte de développement tous azimuts de l'intelligence artificielle appliquée à l'imagerie médicale, les principaux acteurs scientifiques américains ont élaboré une feuille de route pour accélérer la recherche dans ce domaine. Un rapport a été rédigé en ce sens.

La radiomique pour prédire la réponse à la chimiothérapie dans le cancer du poumon
25/03/2019 : Selon une étude publiée dans la nouvelle revue éditée par Radiology, "Artificial Intelligence", les chercheurs peuvent utiliser les données d’images de tomodensitométrie pour prédire quels patients atteints de cancer du poumon répondront à la chimiothérapie. Les caractéristiques radiomiques peuvent également prévoir la progression de la maladie et la survie globale.

Randy Médical, le chatbot qui optimise les recrutements des professionnels de Santé
27/02/2019 : L'Appel Médical dispose désormais d'une stratégie "Tech&Touch". Le chatbot Randy, élaboré pour candidater pour un poste, présélectionne les candidats qui sont ensuite pris en charge par un consultant en recrutement.

PRIMAGE, la plateforme européenne d'aide à la décision clinique
29/01/2019 : Une plateforme cloud d'aide à la décision clinique par machine learning vient de voir le jour. Ce projet initié par l'Union Européenne testera cet outil à partir des données recueillies dans de grandes institutions de santé pédiatrique sur deux tumeurs solides cérébrales.

Hiérarchiser les radiographies thoraciques pathologiques à l'aide du Deep Learning
22/01/2019 : Selon une étude parue dans la revue Radiology, un système de Deep Learning peut  hiérarchiser les radiographies thoraciques pathologiques, réduisant potentiellement le délai de consultation des examens par les radiologues. Un système de détection des mots clés dans les comptes rendus a été utilisé dans cette étude. 

Des modèles informatiques pour améliorer les stratégies thérapeutiques
15/01/2019 : Les stratégies thérapeutiques pourraient être évaluées par des modèles informatiques. C'est ce que montre une étude publiée dans la Revue Radiology, qui voit en ces modèles des compléments d'information aux essais cliniques.  

Les trois lauréats du Myrian Studio Challenge sont connus
11/12/2018 : Intrasense a récompensé trois projets innovants en imagerie médicale en décernant les trois Prix "Myrian® Studio Challenge 2018" au dernier RSNA.  


Marie Curie racontée par sa petite-fille
20/06/2019 : C'est une salle émue et respectueuse qui a écouté, lors du 12ème congrès de la SFRP, le récit de la vie de Marie Curie raconté par sa petite-fille Hélène Langevin-Jolliot. Un discours empli d'admiration et de fierté pour l'œuvre de cette femme brillante, tenace et emplie d'humanité.

Radiologie interventionnelle du rachis: quoi de neuf ?
19/06/2019 : Depuis le développement des salles opératoires hybrides, les procédures de radiologie interventionnelle ont évolué sous l'effet notamment du scanner. Le Dr Nicolas Amorettti fait le point en vidéo.

Conditions d'exercice multi-sites: révolution ou simple évolution ?
18/06/2019 : Le décret du 23 mai 2019 assouplit les règles relatives à l'exercice libéral multi-sites. Les radiologues pourront désormais avoir le choix dans le nombre de leurs lieux d'exercice. Si toutefois ils ne sont pas déjà en suractivité…

De nouveaux outils d'aide à la décision en mammographie
18/06/2019 : L'aide à la décision en mammographie 2D et tomosynthèse 3D vient de s'enrichir, avec iCAD, de nouvelles applications annoncées lors du récent congrès de la SIFEM.

Prévention des fractures ostéoporotiques: évaluer la densité minérale osseuse par scanner spectral
17/06/2019 : Le scanner spectral peut devenir une méthode de référence pour évaluer la densité minérale osseuse dans la prévention des fractures ostéoporotiques. C'est ce que révèle une étude allemande publiée dans la Revue European Radiology.

Harmonisation européenne de la formation des radiologues: l'ESR en appelle aux sociétés savantes nationales
14/06/2019 : L'European Society of Radiology évoque, dans un communiqué, la nécessaire modification de la directive européenne relative aux qualifications européenne. Elle souhaite notamment que les formations de radiologues soient harmonisées , que le nom de la discipline soit modifié et que les sociétés savantes nationales œuvrent dans ce sens.

Production made in France: les industriels de Santé en appellent au Premier ministre
14/06/2019 : La production de produits de Santé Made in France est en stagnation depuis 2010. C'est la raison pour laquelle le G5 interpelle le Premier ministre, dans un communiqué, afin que celui-ci prenne les mesures nécessaires de politique industrielle, d'emplois et de commerce extérieur.

Abus de cocaïne : l'IRM pour identifier les lésions cardiaques aigües et chroniques induites
13/06/2019 : Selon un article publié dans la revue Radiology: Cardiothoracic Imaging, l'IRM cardiaque joue un rôle essentiel dans le diagnostic des maladies cardiovasculaires induites par la cocaïne. Elle permet en effet de distinguer les lésions aigües et chroniques liées à ce fléau.

Traitement d'une valve bicuspide par TAVI: démonstration en vidéo
13/06/2019 : Dans notre série de procédures de cardiologie interventionnelle en vidéo, voici le traitement par TAVI d'une valve aortique bicuspide sur une patiente polypathologique.

Le laser couplé à un monitoring IRM pour traiter le Parkinson
13/06/2019 : Une patiente du CHU d'Amiens-Picardie a bénéficié d'une thalamotomie par laser couplé à un monitoring IRM pour traiter son Parkinson. Cette procédure est une première en Europe.


Responsabilité d'un centre hospitalier suite à un examen IRM
22/05/2019 : Les patients porteurs d'une dérivation ventriculo-péritonéale doivent satisfaire à un contrôle de la valve lorsqu'ils ont fait l'objet d'un examen IRM. La Cour d'appel de Bordeaux nous le rappelle, qui a dû juger le cas d'une patiente victime d'effets secondaires le lendemain d'une exploration IRM du genou.

LE GADOLINIUM EST-IL DANGEREUX A LONG TERME ?
05/05/2015 : Une série d'études récentes montre que le Gadolinium s'accumule de façon résiduelle dans le cerveau. Les dangers de ces résidus sont sans doute liées à la structure moléculaire de l'agent chimique qui accompagne le Gadolinium dans le corps des patients. Et les habitudes des radiologues sont appelées à changer, selon le Pr Emmanuel Kanal.

Conditions d'exercice multi-sites: révolution ou simple évolution ?
18/06/2019 : Le décret du 23 mai 2019 assouplit les règles relatives à l'exercice libéral multi-sites. Les radiologues pourront désormais avoir le choix dans le nombre de leurs lieux d'exercice. Si toutefois ils ne sont pas déjà en suractivité…

SLA / Maladie de Charcot: la recherche avance
28/05/2019 : La recherche sur la SLA / Maladie de Charcot avance. Le programme DHUNE y est très actif et présentera bientôt les résultats de ses études en cours. Une interview du Pr Shahram Attarian et du Dr Annie Verschueren nous éclaire sur le sujet.

Radioprotection des travailleurs: les premiers nouveaux décrets sont parus
05/06/2018 : Les décrets modifiant les règles de radioprotection des travailleurs sont parus ce 4 juin 2018. Parmi les évolutions majeures, l'avènement du Conseiller en radioprotection et la disparition de la fiche de poste.

L'ELASTOGRAPHIE POUR PREDIRE LA MALIGNITE DES TUMEURS THYROÏDIENNES
02/01/2015 : Les applications de l'élastographie se diversifient. C'est ainsi qu'une étude coréenne, présentée sur l'European Journal of Radiology, montre comment cette technologie peut prédire le degré de malignité de certaines tumeurs thyroïdiennes.

Imagerie et IA: un duo à réguler finement au bénéfice du patient
09/10/2018 : Nesrine Benyahia, Présidente de DrData, et Stéphane Boyer, Directeur Général d'Arterys, nous éclairent sur les véritables enjeux de l’intelligence artificielle en imagerie médicale par des regards croisés sur les plans du juridique, des politiques publiques et des applications pratiques.

De nouveaux outils d'aide à la décision en mammographie
18/06/2019 : L'aide à la décision en mammographie 2D et tomosynthèse 3D vient de s'enrichir, avec iCAD, de nouvelles applications annoncées lors du récent congrès de la SIFEM.

LE DACS, UN FACTEUR DE QUALITÉ DE LA PRISE EN CHARGE RADIOLOGIQUE
21/10/2015 : Dans le cadre des Journées françaises de Radiologie 2015, Bayer HealthCare, acteur majeur en radiologie, et C2i Santé, leader national en solutions de radioprotection et physique médicale, ont présenté leur collaboration pour guider les professionnels de santé dans le suivi de la dosimétrie patient. Les fonctionnalités de la solution DACS (Dosimetry Archiving and Communication System) Radimetrics, ont également fait l’objet d’un retour d’expérience.

Édito - Téléradiologie: des prérequis technologiques différents selon les applications
05/06/2019 : La téléradiologie est devenue un maillon essentiel du parcours de soins. Et suivant les applications qui en sont faites, le niveau technologique peut s'avérer plus ou moins complexe et coûteux. Revue de détails…