Le déploiement d’un logiciel d’analyse d’images basé sur l’intelligence artificielle (IA) pour le diagnostic de la dysplasie de la hanche peut faire gagner du temps et de l’argent sans compromettre la fiabilité du diagnostic. Ceci est le résultat d’une étude de validation externe récemment publiée qui a testé IB Lab HIPPO – un outil logiciel musculo-squelettique par ImageBiopsy Lab, Autriche (IB Lab). Actuellement, le diagnostic de dysplasie de la hanche, une anomalie de l’articulation de la hanche, repose sur des mesures radiologiques manuelles coûteuses en temps et en argent. L’étude menée au Southwestern Medical Center de l’Université du Texas montre que l’utilisation d’un outil d’IA pour l’analyse d’images peut accélérer considérablement le diagnostic et entraîner des économies de main-d’œuvre d’experts hautement qualifiés. Dans une cohorte de 256 hanches, HIPPO a réussi à effectuer les six mesures pertinentes pour l’évaluation de la dysplasie de la hanche et l’étude a confirmé une fiabilité inter-lecteur bonne à excellente pour les paramètres osseux importants mesurés par HIPPO et des experts formés, démontrant la fiabilité de l’analyse automatisée basée sur l’intelligence artificielle. . Récemment, les résultats ont été présentés lors de la réunion annuelle de la Radiological Society of North America (RSNA).
Environ 5 à 10 % de la population est touchée par la dysplasie de la hanche, une condition de développement où les os de l’articulation de la hanche sont mal alignés. S’il n’est pas traité ou traité trop tard, il entraîne des douleurs, une instabilité et une arthrose prématurée. Plusieurs mesures radiologiques complexes sont utilisées pour évaluer l’étendue de l’anomalie articulaire. Cependant, des mesures non standardisées et une grande variabilité inter-lecteurs conduisent à des différences statistiquement et cliniquement pertinentes dans le diagnostic de la hanche et potentiellement à un traitement inadéquat. L’utilisation d’un logiciel d’analyse d’images basé sur l’IA peut cependant contribuer à des mesures plus standardisées et reproductibles – s’il s’avère aussi précis que l’étalon-or actuel, qui prend du temps, les mesures manuelles des images par des experts formés.
Fiable. vite. rentable
« En résumé », annonce le Dr Richard Ljuhar, PDG et co-fondateur d’IB Lab, « l’étude confirme que pour la grande majorité des images analysées, la méthode basée sur l’IA revient essentiellement aux mêmes mesures que celles obtenues par des experts formés – juste beaucoup plus rapide et donc considérablement moins cher. »
Dans le détail, l’équipe UTSW Medical Center a utilisé des images radiologiques de 256 hanches. A partir de chaque image, 6 mesures ont été prises : angle centre-bord latéral, angle caput-collum-diaphysaire, obliquité pelvienne, angle de Tönnis, angle de Sharp et couverture de la tête fémorale, soit par HIPPO, soit par trois experts formés. En comparant les résultats obtenus par l’une ou l’autre méthode, ils ont montré des corrélations bonnes à excellentes, allant en moyenne de 0,6 à 0,98 (1 étant des résultats identiques). Des résultats encore meilleurs ont été obtenus lorsque les mesures les plus utilisées en clinique (bord central latéral et angle de Tönnis) ont été comparées. Ici, la corrélation était de 0,71 à 0,86 et de 0,82 à 0,90, respectivement.
Gain de temps et d’argent
Dans l’étude, trois experts humains formés ont été invités à effectuer des lectures manuelles. Le temps médian de lecture d’une seule image variait largement entre les trois individus, de 131 secondes à 734 secondes. « Cela met en évidence un problème avec l’approche de diagnostic standard », explique le Dr Ljuhar. « Le temps nécessaire à l’analyse humaine dépend largement de l’individu et entrave les flux de travail efficaces et coordonnés entre les institutions. » HIPPO, en comparaison, n’a nécessité que 41 secondes par image (valeur médiane) avec très peu de variation, ce qui a entraîné un gain de temps compris entre 70 et 90 % et la possibilité de standardiser les procédures de diagnostic entre les établissements.
Mais le temps n’est pas tout ce qui peut être économisé en utilisant HIPPO. Sur la base des salaires moyens des chirurgiens orthopédistes ou des radiologues et des économies de temps susmentionnées, jusqu’à 80 % des coûts de main-d’œuvre pour l’évaluation des radiographies peuvent être économisés. Dans le détail, le coût moyen d’analyse d’une image par un chirurgien orthopédique est de 36,50 USD alors que l’évaluation soutenue par HIPPO coûterait l’équivalent de 4,18 USD du temps du chirurgien. Pour un radiologue, les valeurs sont de 28,66 USD à 3,27 USD. Dans un calcul interne, IB Lab a extrapolé ces chiffres pour les institutions médicales qui analysent 10 000 radiographies par an.
Pour l’analyse par des chirurgiens orthopédistes qui totalise 320 000 USD par an. Compte tenu des frais de licence pour un tel volume de radiographies de la hanche, cela équivaut à plus de 85 % de potentiel d’économies annuelles. »
Dr Richard Ljuhar, PDG et co-fondateur, IB Lab
L’étude récente confirme la position d’IB Lab à la pointe de l’analyse d’images médicales basée sur l’IA. Outre HIPPO pour les anomalies de la hanche, la société propose des modules d’analyse tels que PANDA pour les évaluations de l’âge osseux, FLAMINGO pour la détection et la quantification des fractures vertébrales silencieuses de la colonne vertébrale et SQUIRREL pour les troubles de la colonne vertébrale. D’autres modules sont constamment développés et évalués conjointement avec certaines des institutions médicales les plus prestigieuses du monde.
