Une étude valide la performance d'une IA française pour la détection radiologique des fractures osseuses

La start-up française Gleamer développe vient d’annoncer les résultats d'une étude clinique publiée dans la Revue Radiology, évaluant la performance de BoneView®, son logiciel d'intelligence artificielle d’aide à la détection et à la localisation des fractures du squelette appendiculaire.

D’autres études analysant la pertinence du deep learning dans l’identfication des fractures osseuses ont précédemment fait l’objet de publications. Mais cette solution a déjà analysé à ce jour près de 2 millions d’images et est utilisée dans plus de 130 sites, ce qui correspond à près de 1500 utilisateurs,permet de gagner en productivité, les radiologues à fluidifier le parcours de soin des patients traumatiques.

« A notre connaissance, il s'agit de la première étude qui évalue la performance de professionnels de santé aidés de l'IA pour la détection radiographique de fractures sur tout le squelette appendiculaire et sur des données multicentriques, provenant de systèmes d'imagerie variés dont certains n'étaient pas présents dans la base de données d'entraînement », commente le Dr. Loïc Duron, radiologue à la Fondation Rothschild (Paris) et en thèse de sciences sur l'IA en imagerie médicale, et premier auteur de l'étude.

BoneView® a été entraîné sur 60 170 radiographies traumatiques. Pour l'étude, entre 2016 et 2018, 600 patients adultes ayant fait l’objet d’un traumatisme récent, avec ou sans une ou plusieurs fractures de l'épaule, bras, mains, bassin, jambe ou pied, dans 17 centres d'imagerie français, ont été inclus rétrospectivement. Six radiologues et six médecins urgentistes ont été invités à détecter et à localiser les fractures avec et sans l'aide du logiciel BoneView®.

« Cette étude est le fruit d'un important travail collaboratif entre des spécialistes en radiologie, science des données, biostatistiques et les équipes et logiciels de Gleamer, ajoute le Pr. Antoine Feydy, radiologue ostéo-articulaire à l'hôpital Cochin (Paris). C'est une étape importante qui quantifie et valide scientifiquement les bénéfices apportés par cette solution d'IA disponible pour les établissements de santé, dans un contexte où plusieurs solutions sont mises sur le marché sans résultats objectifs publiés ».