Un algorithme d’IA s’avère être un excellent outil diagnostique pour l’identification et la quantification d’un AVC hémorragique aigu. Une étude publiée dans la Revue European Radiology nous en fait la démonstration, l’outil permettant de détecter l’hémorragie intracrânienne et de quantifier l’hémorragie intraparenchymateuse.
L'analyse d'images basée sur l'intelligence artificielle (IA) est de plus en plus appliquée dans le domaine de l'AVC aigu, qu’il soit ischémique ou hémorragique. Sa mise en œuvre pour la détection et la quantification des hyperdensités suspectes d'hémorragie dans les tomodensitogrammes (TDM) crâniens sans contraste peut faciliter la prise de décision clinique et accélérer la gestion des AVC.
Un algorithme d’IA testé pour la détection et la quantification des AVC hémorragiques aigus
Dans une étude allemande publiée dans la Revue European Radiology, des chercheurs ont utilisé l’application Brainomix, un outil d'aide à la décision portant le marquage CE établi sur le NCCT des patients suspectés d'AVC aigu. Cette application peut évaluer les signes d'hypodensité ischémique dans le scanner cérébral sans injection et quantifier le Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score (ASPECT) en temps quasi réel. Étant donné que l'AVC hémorragique aigu représente environ 10 à 20 % de tous les AVC, une analyse d'image basée sur l'IA dans ce contexte aiderait à améliorer le flux de travail, par exemple en triant les données radiologiques et améliorant ainsi les résultats, et de réduire les erreurs médicales, par exemple en fournissant un deuxième avis.
Comparaison des observations de deux résidents avec celles de Brainomix
Cette étude examine donc les performances d'un nouvel algorithme de Brainomix pour la détection et la segmentation automatisées des hyperdensités suspectes d'hémorragie sur les TDM non injectées par rapport aux interprétations des neuroradiologues.
Les TDM crâniennes sans injection de 160 patients suspectés d'AVC aigu ont ainsi été analysés quant à la présence ou l'absence d'hémorragies intracrâniennes aiguës à l'aide de ce nouvel algorithme. La lecture a été effectuée par deux résidents en neuroradiologie en aveugle, le contrôle étant assuré par un neuroradiologue expert. La spécificité, la sensibilité et l'aire sous la courbe ont été calculées pour la détection de l’hémorragie intracrânienne et de l'hémorragie intraparenchymateuse. Les volumes ont été segmentés et quantifiés automatiquement par l'algorithme et semi-automatiquement.
Un excellent outil pour disposer d’un deuxième avis pour le diagnostic d’AVC hémorragique
Sur les 160 patients étudiés, 79 ont présenté une Hémorragie intracrânienne aiguë (HIC), tandis que 47 avaient une hémorragie intreparanchymateuse (HIP). La sensibilité et la spécificité pour la détection de l'HIC étaient de 0,91 et 0,89 pour l'algorithme ; 0,99 et 0,98 pour R1 ; et 1,00 et 0,98 pour R2. La sensibilité et la spécificité pour la détection de l'HIP étaient de 0,98 et 0,89 pour l'algorithme ; 0,83 et 0,99 pour R1 ; et 0,91 et 0,99 pour R2. La fiabilité des interlecteurs pour la détection d’HIC et d’HIP a montré de forts accords pour l'algorithme (0,80 et 0,84), R1 (0,96 et 0,84) et R2 (0,98 et 0,92), respectivement.
Ces quelques observations montrent que l'algorithme basé sur l'IA a évalué de manière fiable la présence ou l'absence d'hémorragie intracrânienne aigüe dans cet ensemble de données et a quantifié avec précision les volumes d’hémorragie intraparenchymateuse. Les chercheurs déclarent enfin que cet outil peut aider à fournir une deuxième opinion bien fondée aux cliniciens avant d'établir un diagnostic final, qu’il ne peut pas être utilisé comme un outil autonome. De plus, des essais contrôlés randomisés de plus grande envergure avec une conception d'étude prospective devraient être réalisés pour valider ces résultats.
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