Aide à la détection des nouvelles lésions T2/Flair dans le suivi de patients atteints de SEP grâce à deux logiciels d'IA.

Abstract

Introduction

L'interprétation des IRM de suivi de patients atteints de Sclérose En Plaques (SEP) est à la fois difficile et chronophage. L'utilisation de l'IA, que ce soit pour faciliter la détection des lésions démyélinisantes typiques en IRM, ou automatiser le processus de lecture, est prometteuse. Cette étude se penche sur deux logiciels, Pixyl.Neuro.MS® et Jazz®, afin d'évaluer leur performance dans l'aide à la détection longitudinale des lésions T2/FLAIR chez les patients atteints de SEP présentant une forte charge lésionnelle.

Matériels et méthodes

Les IRM de suivi de 35 patients atteints de SEP ont été rétrospectivement examinés. Pixyl.Neuro.MS® (v1.8.7) segmente et effectue la catégorisation longitudinale des lésions (nouvelles versus préexistantes), tandis que Jazz® automatise le processus de lecture et l'affichage des images. Les temps d'interprétation avec les logiciels l'IA ont été mesurés. La vérité terrain sur les nouvelles lésions (NL) est définie par le consensus, entre les deux radiologues, des lectures assistées par l'IA. Les nouvelles lésions détectées à l'aide de chaque logiciel ont été comparées à la vérité terrain, afin de les catégoriser en vraies positives (VP) ou fausses positives (FP).

Résultats

Les temps nécessaires pour la seconde lecture avec les outils d'IA sont reportés sur la figure 1. Les deux logiciels ont permis aux radiologues d'identifier correctement un nombre plus élevé de nouvelles lésions (p<0,01 pour les deux logiciels) par rapport aux lectures radiologiques non assistées par l'IA (voir fig. 2) réalisées en routine clinique, malgré la présence de faux positifs.

Conclusion

Les deux logiciels d'IA améliorent de manière significative la détection des nouvelles lésions chez les patients atteints de SEP par rapport aux méthodes standards. Ces outils offrent ainsi un avantage crucial dans le suivi précis de l'évolution de la maladie.