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La mortalité des patients pourrait être prédite par une analyse informatique des organes
En utilisant un ordinateur pour analyser les images TDM des organes des patients, les chercheurs ont pu prédire leur mortalité à 5 ans avec une précision de près de 70%. Ceci est selon une nouvelle étude récemment publiée dans la revue Rapports scientifiques.
Les chercheurs estiment que l'analyse informatique des images médicales pourrait faire progresser la médecine de précision.
L'auteur principal de l'étude, le Dr Luke Oakden-Rayner, de l'École de santé publique de l'Université d'Adélaïde en Australie, et ses collègues estiment que leurs résultats pourraient faire progresser le domaine de la médecine de précision.
Les Instituts nationaux de la santé (NIH) définissent la médecine de précision comme «une approche émergente du traitement et de la prévention des maladies qui tient compte de la variabilité individuelle des gènes, de l'environnement et du mode de vie pour chaque personne».
Comme le notent les auteurs de l'étude, la médecine de précision repose sur la découverte de biomarqueurs qui sont des indicateurs précis du risque de maladie, de la réponse au traitement ou du pronostic de la maladie. Ils pensent que la radiologie a un rôle important à jouer dans ce domaine.
"[…] Nous proposons que les images dérivées des tests radiologiques de routine ont été largement ignorées dans le contexte de la médecine de précision et encouragent l’utilisation de nouvelles techniques d’apprentissage automatique puissantes appliquées aux images radiologiques.
"Les progrès récents dans le domaine de l'analyse d'images médicales ont montré que les caractéristiques d'image détectables par machine peuvent se rapprocher du pouvoir descriptif de la biopsie, de la microscopie et même de l'analyse ADN pour un certain nombre de pathologies", ajoutent-ils.
Mortalité des patients prévue avec une précision de 69%
Pour leur étude, le Dr Oakden-Rayner et ses collègues ont cherché à savoir s'ils pouvaient apprendre à un ordinateur à «apprendre» des informations en tomodensitométrie (TDM) afin de prédire la mortalité à 5 ans d'un patient.
Tout d'abord, l'équipe a recueilli plus de 15 000 images TDM de sept tissus différents - y compris le tissu cardiaque et pulmonaire - de patients âgés de 60 ans et plus. À l'aide de techniques de régression logistique, les chercheurs ont identifié un certain nombre de caractéristiques de l'image liées à la mortalité à 5 ans.
L'équipe a ensuite combiné les données avec une technique "d'apprentissage en profondeur". Oakden-Rayner explique que les ordinateurs peuvent "apprendre à comprendre et à analyser des images".
"Au lieu de se concentrer sur le diagnostic des maladies, les systèmes automatisés peuvent prédire les résultats médicaux de manière à ce que les médecins ne soient pas formés, en intégrant de grands volumes de données et en détectant des schémas subtils", ajoute-t-il.
Ensuite, les chercheurs ont utilisé l'ordinateur pour analyser des images thoraciques de 48 patients âgés de 60 ans et plus. Ils ont constaté qu'il était capable de prédire leur mortalité à 5 ans avec une précision de 69%, par rapport aux prévisions de mortalité faites par les professionnels de la santé.
"Bien que pour cette étude, seul un petit échantillon de patients ait été utilisé, nos recherches suggèrent que l'ordinateur a appris à reconnaître les aspects complexes de l'imagerie des maladies, ce qui nécessite une formation poussée pour les experts humains", explique le Dr Oakden-Rayner.
La prochaine étape pour l'équipe consiste à utiliser la technique informatique pour analyser les images CT de dizaines de milliers de patients.
En attendant, les chercheurs affirment que leur étude apporte la preuve du concept que les images de tomodensitométrie et l'apprentissage par ordinateur pourraient mener à des progrès significatifs en médecine de précision.
"Nos recherches ouvrent de nouvelles voies pour l’application de la technologie de l’intelligence artificielle dans l’analyse des images médicales et pourraient offrir un nouvel espoir pour la détection précoce de maladies graves nécessitant des interventions médicales spécifiques."
Dr. Luke Oakden-Rayner
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