La place de l’intelligence artificielle (IA) en médecine est de plus en plus importante. Au congrès européen de rhumatologie EULAR 2023 qui vient de se terminer à Milan (Italie), des chercheurs néerlandais ont démontré la puissance de ce nouvel outil pouvant favoriser une prise en charge plus précoce des maladies rhumatismales…
L'arthrite inflammatoire précoce est un état clinique qui peut être difficile à différencier, mais qui a la possibilité de progresser vers une polyarthrite rhumatoïde (PR) établie ou une autre forme d'arthropathie. Dans certains cas, elle peut régresser spontanément ou rester indifférenciée pendant une durée indéterminée. Un facteur pronostique important dans cette évolution est la présence d'érosions articulaires, qui peuvent être détectées à l'aide de l'imagerie par résonance magnétique (IRM). De plus, l'IRM permet une évaluation directe de la (téno-)synovite et de l'œdème de la moelle osseuse.
La prédiction précoce de la polyarthrite rhumatoïde à partir d'images IRM des mains et des pieds peut apporter une aide précieuse aux patients en leur permettant de bénéficier d'une prise en charge précoce, susceptible de modifier le cours de la maladie. Traditionnellement, les radiologues et les rhumatologues utilisent des systèmes de notation manuelle pour identifier les caractéristiques clés observées sur les images IRM.
Une étude récente menée par Li et ses collègues du Centre médical de l'Université de Leiden (Pays-Bas) a exploré l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage profond pour analyser automatiquement les scanners IRM et prédire la polyarthrite rhumatoïde à un stade précoce chez les patients présentant des symptômes d'arthralgie cliniquement suspecte. Le modèle d'IA a été entraîné en plusieurs étapes, d'abord pour comprendre l'anatomie, puis pour distinguer les patients atteints de polyarthrite rhumatoïde des sujets sains, et enfin pour identifier les caractéristiques d'image prédictives du développement de la maladie.
L'étude a inclus l'analyse des scanners IRM des mains et des pieds de 1 974 personnes présentant des symptômes d'arthrite précoce ou d'arthralgie cliniquement suspecte, parmi lesquelles 651 ont ultérieurement développé une polyarthrite rhumatoïde. Les résultats des tests ont montré que le modèle d'IA pouvait prédire la polyarthrite rhumatoïde avec une précision similaire à celle des experts humains. Les auteurs de l'étude concluent que l'interprétation automatisée des images IRM par l'IA pourrait permettre une prédiction automatique de la polyarthrite rhumatoïde.
Les chercheurs soulignent l'importance de poursuivre l'entraînement du modèle en utilisant davantage de données IRM provenant de sujets sains, ce qui pourrait améliorer encore la précision des prédictions. Les futures recherches se concentreront également sur la prédiction de la polyarthrite rhumatoïde dans le sous-groupe spécifique de l'arthrite indifférenciée, au sein des arthrites précoces.
En outre, cette approche innovante permet non seulement de confirmer l'importance des caractéristiques inflammatoires bien connues, telles que l'inflammation synoviale, mais elle ouvre également la voie à l'identification de nouveaux biomarqueurs d'imagerie qui pourraient améliorer la compréhension du processus pathologique sous-jacent dans la polyarthrite rhumatoïde précoce.
