L'IA améliore la détection des AVC dans les scans NCCT

L'AVC est un gros problème de santé et l'une des principales causes de décès et de handicap dans le monde. Il y a deux types principaux d'AVC : celui causé par un manque de circulation sanguine (ischémie) et celui causé par des saignements (hémorragie). La plupart des AVC sont ischémiques, tandis que le type hémorragique, appelé Hémorragie intracérébrale, est moins courant mais a un risque élevé de décès.

#Importance de l'imagerie neuro

Pour gérer les AVC efficacement, les médecins utilisent diverses techniques d'imagerie pour examiner le cerveau. La méthode la plus courante est le scanner sans contraste (NCCT), qui aide à identifier les saignements cérébraux et les premiers signes d'un AVC. Ce type de scanner peut parfois montrer des occlusions de gros vaisseaux (LVO), qui se produisent lorsqu'un gros vaisseau sanguin dans le cerveau est bloqué. Bien que le NCCT soit bon pour repérer les saignements, il ne montre pas toujours les premiers signes des AVC ischémiques et n'est pas très efficace pour détecter les LVO.

À cause de ces limites, de nombreux hôpitaux effectuent à la fois des NCCT et des angiographies par scanner (CTA) lorsqu'ils suspectent un AVC. Cependant, les petits hôpitaux communautaires ne font souvent que le NCCT en premier, ce qui peut retarder le diagnostic des LVO et le transfert des patients pour traitement.

#Rôle de l'intelligence artificielle

Pour aider à accélérer ce processus, l'intelligence artificielle (IA) est utilisée pour analyser rapidement les scans NCCT. L'IA peut aider les soignants à identifier les AVC hémorragiques et ischémiques, ce qui en fait un outil important dans la gestion des AVC aigus. Grâce à l'IA, les médecins peuvent recevoir des notifications sur des LVO suspectes immédiatement, améliorant ainsi le flux de travail des patients et le traitement rapide.

#Objectif de l'étude et méthodes

La plateforme RAPID NCCT Stroke est un système d'IA conçu pour détecter à la fois les hémorragies intracérébrales et les LVO en analysant les images NCCT. L'objectif de cette étude était de comparer la performance de ce logiciel d'IA avec celle des radiologues généralistes et des neuroradiologues pour voir s'il surpasse les premiers et est égal aux seconds.

L'étude a inclus 244 cas provenant de divers hôpitaux, où des patients avaient subi des scans NCCT pour des AVC suspects. Les scans ont été examinés par des radiologues experts, et la performance de l'IA a été évaluée pour sa capacité à détecter les deux types d'AVC.

#Définitions des types d'AVC

Dans cette étude, l'hémorragie intracérébrale était définie comme toute accumulation de sang dans le cerveau, tandis que les LVO faisaient référence à des vaisseaux sanguins bloqués dans des zones spécifiques du cerveau. L'étude a également cherché un signe de LVO appelé le signe du vaisseau hyperdense (HVS), qui peut indiquer un blocage.

#Résultats de la plateforme d'IA

La plateforme RAPID NCCT Stroke a montré un niveau de Sensibilité élevé pour détecter les HIC, identifiant correctement 25 cas sur 26. Pour la détection des LVO, le logiciel a identifié 63,5 % des véritables cas de LVO tout en maintenant une spécificité élevée de 95,1 %. Cela signifie que l'IA a correctement identifié les cas où il n'y avait pas de LVO la plupart du temps.

Comparé à la performance des radiologues, l'étude a révélé que la sensibilité de la plateforme IA pour la détection des LVO était meilleure que celle des radiologues généralistes et au moins équivalente à celle des neuroradiologues.

#Comparaison avec les radiologues

Dans l'étude, un total de 11 lecteurs experts, composés de radiologues généralistes et de neuroradiologues, ont examiné indépendamment les résultats des scans. Leur capacité à identifier les LVO variait largement, certains montrant une sensibilité aussi basse que 20 % et d'autres aussi élevée que 64,3 %. En revanche, la plateforme d'IA a constamment démontré une meilleure sensibilité pour détecter les LVO.

En regardant les résultats spécifiques, l'IA a largement surpassé les radiologues généralistes, montrant une sensibilité de 63,5 % par rapport à leur moyenne d'environ 40,9 %. L'IA a également bien performé contre les neuroradiologues, maintenant des résultats non inférieurs, ce qui signifie qu'elle ne performait pas moins bien qu'eux.

#Évaluation de la calcification des vaisseaux

Un autre aspect de l'étude a consisté à vérifier la présence de calcifications dans les vaisseaux sanguins, ce qui peut parfois compliquer l'interprétation des scans. Dans les 244 cas, plusieurs calcifications potentielles ont été identifiées, mais les lecteurs experts ont confirmé que la plupart étaient de vrais négatifs, ce qui signifie que la probabilité d'erreur de l'IA dans ce domaine était minimale.

#Rôle du NCCT dans la détection des AVC

Le NCCT est une technique d'imagerie largement disponible qui est souvent le premier pas pour diagnostiquer les AVC. Il peut efficacement écarter les hémorragies intracérébrales, ce qui est crucial pour administrer des traitements comme la thrombolyse. Des études ont montré que le NCCT est très précis pour identifier différents types d'accumulation de sang dans le cerveau.

Bien qu'il y ait eu des études précédentes utilisant l'IA pour détecter les HIC, cette étude met en lumière l'importance de l'IA pour identifier les LVO sur les scans NCCT. Les outils d'IA deviennent des compléments prometteurs pour aider à accélérer le flux de travail et les processus de diagnostic dans les soins des AVC.

#Implications pour les hôpitaux communautaires

Pour les hôpitaux communautaires, qui s'appuient souvent sur le NCCT pour les évaluations initiales, l'utilisation de l'IA peut aider à surmonter des défis, comme les retards pour obtenir des imageries supplémentaires ou transférer les patients. Le logiciel d'IA peut fournir un feedback immédiat aux médecins, leur permettant d'agir rapidement s'il y a suspicion d'une LVO, ce qui est essentiel pour un traitement rapide.

#Conclusion

La plateforme RAPID NCCT Stroke a montré des capacités prometteuses pour améliorer la détection à la fois des hémorragies intracérébrales et des occlusions de gros vaisseaux. Sa performance est nettement supérieure à celle des radiologues généralistes et comparable à celle des neuroradiologues. À mesure que le système de santé continue d'adopter des technologies d'IA, ce logiciel peut devenir un outil vital pour améliorer les soins des AVC, surtout dans les hôpitaux communautaires où un diagnostic rapide est essentiel pour de meilleurs résultats pour les patients.

En regardant vers l'avenir, d'autres études sont nécessaires pour valider ces résultats et déterminer comment l'IA peut être efficacement combinée avec l'expertise des professionnels de santé dans le diagnostic et la gestion des AVC. Cela pourrait finalement conduire à des soins plus rapides et plus précis pour les patients rencontrant des AVC, réduisant ainsi l'incidence de l'incapacité à long terme ou de décès.