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Selon un communiqué délivré à l'issue du congrès de l'European Respiratory Society (ERS) le 19 septembre dernier, l’intelligence artificielle (IA) améliore la capacité des médecins à interpréter correctement les tests et à diagnostiquer les maladies pulmonaires. Le système est déjà utilisé dans deux hôpitaux en Belgique et testé dans deux autres en France.

Dans un communiqué diffusé le 19 septembre 2018 [voir Sources ci-dessous], la société savante European Respiratory Society (ERS) met en avant les travaux du Dr. Marko Topalovic(1) de l'hôpital universitaire de Louvain (Belgique) et de ses collègues belges, néerlandais, français et allemands, montrant l'intérêt de l'intelligence artificielle (IA) pour améliorer la capacité des médecins à interpréter correctement les tests et poser le bon diagnostic.
Les chercheurs ont exploré cette piste avec 120 pneumologues de 16 hôpitaux et ont constaté que le diagnostic donné par l'IA était plus précis dans deux fois plus de cas que celui délivré par les pneumologues. Ainsi, pour ces scientifiques, il ne fait nul doute que les résultats donnés par l’IA peuvent servir de deuxième avis aux pneumologues lorsqu’ils évaluent et diagnostiquent leurs patients.

"Les explorations fonctionnelles respiratoires (EFR) apportent de vastes séries de données numériques et de courbes que l'oeil humain a parfois des difficultés à percevoir et reconnaître. Mais, pour les ordinateurs, il est plus facile de gérer de très grandes quantités de données (big data) et nous pensons que l'IA peut être utile pour les pneumologues", explique le docteur Topalovic. L'interprétation des résultats d'EFR et le diagnostic "ne sont pas une tâche facile pour le pneumologue (...) Le logiciel d'IA a ici une performance supérieure et peut dès lors constituer un outil d'aide à la décision puissant pour améliorer la pratique clinique", affirme le chercheur.


Méthode utilisée

Tout d'abord, un algorithme diagnostique a été développé à l'aide des données historiques de 1.430 patients provenant de 33 hôpitaux belges, constituant la cohorte d'entraînement. Ces données (données cliniques, résultats d'EFR et d'autres tests) ont été analysées par un panel de pneumologues experts, selon les recommandations des sociétés savantes européennes et américaines, afin d'aboutir à un diagnostic par consensus.

Les résultats ont été ensuite utilisés pour développer l'algorithme et entraîner l'IA. Pour valider cette dernière, les chercheurs ont constitué une cohorte de 50 personnes prises au hasard parmi les personnes hospitalisées dans le service de pneumologie de l'hôpital de Louvain : 8 étaient en bonne santé, 11 avaient un asthme, 4 une bronchopneumopathie chronique obstructive (BPCO), 3 une maladie pulmonaire interstitielle, 5 une maladie neuromusculaire, 10 une maladie pulmonaire vasculaire, 4 une difformité thoracique ou une maladie pleurale et 5 une autre maladie obstructive.

Tous ont réalisé des EFR (spirométrie, pléthysmographie, mesure de la capacité de diffusion pulmonaire(2)) et donné des informations cliniques sur leur santé respiratoire (toux, crachats, dyspnée...). D'autres tests étaient réalisés si besoin.
L'ensemble des données générées a été soumise, d'une part, à un panel de 120 pneumologues experts de 16 hôpitaux différents de cinq pays et, d'autre part, à l'IA.

L'interprétation des 6.000 résultats de tests par les experts correspondaient aux recommandations dans 74,4% des cas, avec une variation entre 56% et 88% des cas selon le pneumologue, mais sans différence significative entre les juniors et les seniors, et 68% et 80% des cas selon le centre.

Une IA très performante...

L'IA a présenté de très bonnes performances puisque l'analyse des tests était à 100% en accord avec les recommandations et le diagnostic proposé était correct dans 82% des cas.
Notons cependant que, selon les maladies, la sensibilité et la valeur prédictive positive (VPP) varient de manière importante :
- la sensibilité du diagnostic est par exemple de 100% avec l'IA pour la broncho pneumopathie chronique obstructive (BPCO), les maladies neuromusculaires et les personnes en bonne santé, contre respectivement 65%, 25% et 71% pour les experts. Cependant, la sensibilité diagnostique de l'IA n'est que de 25% pour les autres maladies obstructives alors qu'elle est de 34% pour les experts.
-  la VPP de l'IA atteint 100% pour les maladies pulmonaires interstitielles, les maladies vasculaires pulmonaires, les difformités thoraciques et maladies de la plèvre ainsi que pour les autres maladies obstructives, alors qu'elle n'atteint que respectivement 62%, 48%, 27% et 29% avec les experts. La VPP de l'IA descend à 60% pour les maladies neuromusculaires et 73% pour la BPCO (versus 33% et 68% pour les pneumologues).

Marko TopalovivPour le Dr Marko Topalovic, l'IA ne remplacera pas les médecins car ces derniers sont en mesure d'avoir une perspective plus large que celle présentée uniquement par les tests de la fonction pulmonaire, ce qui leur permet de prendre des décisions en combinant de nombreux facteurs. "Cependant, il est évident que l'IA augmentera nos capacités à accomplir davantage et réduira les risques d'erreur et de travail redondant. Le logiciel basé sur l'IA offre des performances supérieures et peut donc constituer un puissant outil d'aide à la décision pour améliorer les pratiques cliniques actuelles", commente-t- il. "Indépendamment de la localisation ou de la couverture médicale, l'intelligence artificielle peut fournir les normes les plus strictes en matière d’interprétation de la PFT et les patients peuvent bénéficier de la meilleure expérience diagnostique à un prix abordable. La question de savoir si le système sera largement utilisé dans les applications cliniques futures n'est qu'une question de temps, dépendant tout de même de son acceptation par la communauté médicale "

Deux grands hôpitaux belges utilisent désormais cette IA en médecine clinique. Elle est actuellement aussi expérimentée en France à l'hôpital Cochin à Paris ainsi qu'au Centre hospitalier de Grenoble.
Les chercheurs souhaitent maintenant porter cette technique dans davantage d'hôpitaux. Ils envisagent aussi de transférer la technologie de l’IA aux soins primaires, où les données seraient saisies par les médecins généralistes afin de les aider à diagnostiquer correctement les patients et à les orienter au mieux.
 
Christophe Jacquemin


 
puce note Notes
(1) Marko Topalovic est chercheur en postdoc au laboratoire des maladies respiratoires de l'Université catholique de Louvain.
(2) La capacité de diffusion pulmonaire permet de mesurer le transfert de l'oxygène vers le sang. Elle se divise en deux principales composantes : le volume capillaire et la diffusion membranaire.
 
puce note Sources
Communiqué :
"Artificial intelligence improves doctors’ ability to correctly interpret tests and diagnose lung disease" - 19 décembre 2018 - International Congres 2018 - European Respiratory Society (ERS).

Lire également :
"Artificial Intelligence on Pulmonary Function Tests Improves Respiratory Disease Diagnosis",
par M. Topalovic, N. Das, P.-R. Burgel, M. Daenen, E. Derom, C. Haenebalcke , R. Janssen, G. Liistro, R. Louis, V. Ninane, C. Pison, M. Schlesser, P. Vercauter, C. Vogelmeier, E.F.M. Wouters, J. Wynants, W. Janssens., American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine, American Thoracic Society 2018 International Conference.

"Late Breaking Abstract - Applying artificial intelligence on pulmonary function tests improves the diagnostic accuracy", par Marko Topalovic, Nilakash Das, Thierry Troosters, Marc Decramer, Wim Janssens, European Respiratory Journal 2017, volume 50, Issue suppl. 61.
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Médecine - Transhumanisme - Intelligence artificielle - Société
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