James Ding
25 janvier 2025 10:01
Un nouveau modèle d’apprentissage en profondeur améliore les diagnostics de la santé vertébrale en automatisant l’analyse des rayons X, en améliorant la vitesse et la précision. Le modèle d’IA est prometteur dans la gestion des cas vertébraux complexes.
Un modèle innovant d’apprentissage en profondeur a le potentiel de transformer les diagnostics relatifs à la santé vertébrale en rendant automatique l’analyse des rayons X, ce qui contribue à améliorer significativement la rapidité et la précision. Selon un rapport récent de NVIDIA, ce modèle d’intelligence artificielle (IA) est conçu pour aider à gérer des cas vertébraux complexes, apportant ainsi un gain de temps pour les médecins, une réduction des erreurs de diagnostic, et une amélioration des protocoles de traitement pour des conditions comme la scoliose et la cyphose.
Réimaginons les diagnostics vertébraux
Des maladies de la colonne vertébrale, telles que la scoliose, touchent des millions de personnes à travers le monde, entraînant souvent douleur et diminution de la mobilité. La précision des diagnostics est essentielle pour un traitement efficace. Toutefois, les méthodes traditionnelles, qui reposent sur des mesures manuelles des rayons X, se révèlent souvent trop laborieuses et peu fiables. Le nouveau modèle d’IA vise à surmonter ces obstacles en proposant une analyse rapide et cohérente.
Cartographie de la colonne vertébrale à l’aide de l’IA
Une étude publiée dans la revue Déformation de la colonne vertébrale présente une architecture U-Net modifiée pour une segmentation avancée des structures vertébrales. Ce modèle d’IA évalue les radiographies afin de fournir une vue détaillée de la courbure et de l’alignement de la colonne vertébrale, identifiant ainsi des éléments anatomiques essentiels tels que les vertèbres et les articulations de la hanche.
Pour entraîner le modèle, les chercheurs ont utilisé 555 radiographies soigneusement annotées, atteignant un niveau de précision élevé dans la prévision de l’alignement de la colonne vertébrale. Les capacités de prédiction du modèle ont été facilitées par le GPU NVIDIA RTX A6000, obtenu par le biais du programme de subventions académiques NVIDIA, qui a permis d’accélérer les étapes de traitement et de formation.
Perspectives futures en matière de soins
Le modèle d’IA a montré un score de fiabilité de 88 % pour prédire la courbure vertébrale et a affiché de bons résultats avec d’autres mesures telles que l’inclinaison pelvienne, affichant un écart de seulement 3,3 degrés par rapport aux évaluations manuelles. Dans l’ensemble, 61 % des cas ont été analysés avec succès, certains atteignant presque la perfection.
Toutefois, bien qu’il semble prometteur, ce modèle nécessite encore des développements pour surmonter des problèmes tels que la présence d’artefacts sur les rayons X chez les patients avec des implants et la diminution de la qualité d’image chez les patients obèses. L’équipe de recherche prévoit d’explorer d’autres architectures d’IA et de rassembler davantage de données pour améliorer la précision de ce modèle.
Pour davantage d’informations, l’étude est accessible sur [NVIDIA](https://developer.nvidia.com/blog/spinal-health-diagnostics-gets-deep-learning-automation/).
Source de l’image: Shutterstock
Source: https://blockchain.news/news/ai-postered-deep-learning-revolutionizes-pinal-health-diagnostics
Résumé : Un modèle d’apprentissage en profondeur promet de transformer les diagnostics de la santé vertébrale en automatisant l’analyse des rayons X, ce qui améliore la vitesse et la précision des évaluations. Travaillant avec 555 radiographies annotées, il a démontré une fiabilité élevée dans la prévision de la courbure vertébrale. Malgré certaines limitations, il offre des perspectives encourageantes pour l’avenir des soins vertébraux en renforçant l’efficacité des traitements.
