N° F20231117165212

Comparaison de la détection des fractures des extrémités et du bassin/hanches entre deux radiologues et un logiciel d’intelligence artificielle

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Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique

Objectifs poursuivis

Diagnostics

Domaines médicaux investigués

Autres

Bénéfices attendus

L’arrivée de l’intelligence artificielle ces dernières années a permis le développement de

plusieurs logiciels d’aide au diagnostic permettant d’assister le radiologue dans l’interprétation des

radiographies standards. Plusieurs études ont exploré la capacité de ces logiciels dans la détection des

fractures de la main, du poignet, de l’avant-bras [15-18], mais aussi du pelvis et du rachis [19-22]. Ces

études ont montré une bonne efficacité de détection des fractures malgré la présence de plusieurs faux

positifs. Cela démontre un intérêt indéniable de ces logiciels pour le tri des patients dans un service

d’imagerie d’urgences permettant ainsi de réduire le nombre de radiographies à interpréter par les

radiologues en se focalisant que sur les examens marqués comme positifs par le logiciel.

Récemment, AZMed a développé le logiciel Rayvolve pour aider le radiologue dans la détection

des fractures ostéo-articulaires. Il s’agit un outil diagnostic basé sur du Deep-Learning qui analyse les

radiographies présentes sur le PACS (Picture Archiving and Communication System) de façon

automatique et peut détecter des fractures ostéoarticulaires, à l’exception du rachis, des côtes et du crâne.

Des premières études cliniques ont été réalisées et ont montré les bonnes performances

diagnostiques de ce logiciel en comparaison avec l’interprétation du radiologue sur les mêmes clichés

radiographiques [22; 23]. Cependant, la faible sensibilité de l’examen radiographique dans la détection

des fractures limite les conclusions de ces études. Une étude devrait donc être réalisée pour comparer les

performances diagnostiques de ce logiciel en comparaison avec l’interprétation du radiologue sur les

images issues d’un scanner classique à dose standard. Le scanner classique dose standard est souvent

utilisé dans la littérature comme examen de référence dans la détection des fractures et dans le bilan

lésionnel exhaustif des fractures [23] et a ainsi été choisi en gold standard.

Données utilisées

Catégories de données utilisées

Informations relatives aux pathologies des personnes concernées

Source de données utilisées

Autres sources sources

Composante(s) de la base principale du SNDS mobilisée(s)

Non

Variables sensibles utilisées

Année et mois de naissance

Acteurs finançant et participant à l'étude

Responsable(s) de traitement

Type de responsable de traitement 1

Etablissement public de santé (dont fédération) (dont fédération)

Responsable de traitement 1

CHU de Nîmes

Place du Pr DEBRE 30029 Nîmes

Calendrier du projet

Terminé
Date de début : 21/11/2023 – Date de fin : 31/03/2024 Durée de l'étude : 4
Etape 1 : Dépôt du projet
17/11/2023

Base légale pour accéder aux données

Durée de conservation aux fins du projet (en années)

15

Fondement juridique

Article 6 du RGPD (Licéité du traitement)

(1)(e) exécution d’une mission d’intérêt public

Transfert de données personnelles vers un pays hors UE

  Non

Délégué à la protection des données

CHU de Nîmes

Place du Pr DEBRE 30029 Nîmes

dpd@chu-nimes.fr