L’arthrite inflammatoire précoce est souvent indifférenciée, mais elle peut évoluer vers une PR établie ou une autre arthropathie. Alternativement, il peut disparaître spontanément ou rester indifférencié pendant des périodes indéfinies. L’érosion est un facteur pronostique clé qui peut être détecté par imagerie par résonance magnétique (IRM). De plus, l’IRM permet de visualiser et d’évaluer directement la (téno-)synovite et l’œdème de la moelle osseuse.
Prévoir une PR précoce à partir d’images IRM des mains et des pieds peut aider les personnes à accéder à un traitement rapide, ce qui peut éventuellement modifier l’évolution de la maladie. Traditionnellement, cela est fait par les radiologues et les rhumatologues à l’aide d’une feuille de notation pour identifier manuellement les principales caractéristiques des examens IRM. Mais maintenant, les interprétations par intelligence artificielle (IA) des images IRM pourraient fournir des prédictions plus précises que la notation visuelle par le personnel médical.
Un résumé présenté par Li et ses collègues du Leiden University Medical Center détaille comment l’IA d’apprentissage en profondeur peut analyser automatiquement les scans afin de prédire la PR à un stade précoce chez les patients présentant une arthralgie cliniquement suspecte. Le modèle a d’abord été formé pour comprendre l’anatomie, puis pour distinguer les patients des témoins sains, et enfin pour trouver des caractéristiques d’image prédictives du développement de la PR. L’IA a analysé les scans des mains et des pieds de 1 974 personnes atteintes d’arthrite précoce ou d’arthralgie cliniquement suspecte, dont 651 ont développé une PR. Les résultats d’un ensemble de tests retenus ont montré que le modèle pouvait prédire l’AR avec des précisions proches de celles obtenues par des experts humains. Cela a fonctionné pour les scans des mains ou des pieds.
Les auteurs concluent que l’interprétation par l’IA des examens IRM pourrait fournir une prédiction automatique de la PR. Une formation plus poussée pour le modèle utilisant les données IRM de témoins sains améliorera probablement la précision, et les recherches futures se concentreront sur la prédiction de la PR dans l’arthrite spécifiquement indifférenciée, en tant que sous-groupe du groupe de l’arthrite à début précoce. De plus, cette nouvelle méthode confirme non seulement l’importance des caractéristiques inflammatoires connues telles que l’inflammation synoviale, mais à long terme peut également être en mesure d’identifier de nouveaux biomarqueurs d’imagerie, améliorant encore notre compréhension du processus pathologique sous-jacent au début de la PR.
