Algorithme efficace pour la détermination du volume des concrétions

UROLITHIASIS Orange – L’urolithiase est l’une des pathologies urologiques les plus fréquentes, dont l’incidence et la prévalence sont en hausse dans le monde occidental. Outre les facteurs spécifiques au patient, la stratégie de traitement est notamment influencée par la taille des concrétions. Actuellement, la détermination de la taille des concrétions se fait principalement par la détermination du diamètre ou par une approximation à l’aide de formules ellipsoïdales, le volume des concrétions se révélant souvent incorrect. La détermination manuelle du volume au scanner par délinéation est très coûteuse en temps et en ressources, en particulier pour les concrétions de grande taille ou multiples, et n’est donc guère pratiquée dans la pratique clinique quotidienne. Un algorithme basé sur l’intelligence artificielle a été développé à l’Université de Californie Irvine à Orange, aux États-Unis, pour déterminer le volume des calculs et examiné dans cette étude présentée par Andrei D. Cumpanas et al. Au total, 322 CT-scans non renforcés par un agent de contraste ont été évalués rétrospectivement. Le plus gros calcul a été défini comme «calcul index» et son volume a été déterminé par délinéation manuelle (3D Slicer) et la valeur obtenue a été définie comme «Ground Truth». Dans une étape suivante, le volume a été déterminé par l’algorithme. La «ground truth» a été comparée aux résultats de l’algorithme ainsi qu’à une détermination du volume par approximation à l’aide de formules ellipsoïdales et par détermination de la taille linéaire maximale des calculs. Comme le rapportent les auteurs dans l’édition de février 2024 du JOURNAL OF UROLOGY, il y avait une corrélation presque totale entre le volume déterminé par l’algorithme et la vérité de base (R = 0,98). De plus, la précision de l’algorithme augmentait avec la taille du calcul. De plus, le volume des calculs de l’IA a donné un excellent chevauchement des pixels 3D avec la Ground Truth (Dice-Score = 0,90). En comparaison, les volumes basés sur les formules ellipsoïdales (plage R de 0,79 à 0,82) ont donné de moins bons résultats que l’algorithme IA ; pour les formules ellipsoïdales, la précision diminuait avec l’augmentation de la taille des calculs (surestimation moyenne de 27% à 89%). Enfin, la taille linéaire maximale des calculs avait la plus mauvaise corrélation avec la Ground Truth pour toutes les tailles de calculs (plage R 0,41 – 0,82). (fa/um)

Auteurs : Cumpanas AD, Chantaduly C, Morgan KL, Shao W, Gorgen ARH, Tran CM, Wu YX, McCormac A, Tano ZE, Patel RM, Chang P, Landman J, Clayman RV. Correspondance : Andrei D. Cumpanas, MD, Department of Urology, University of California Irvine, 3800 Chapman Ave—Suite 7200, Orange, CA 92868, USA. E-mail : acumpana@hs.uci.edu Étude : Efficient and Accurate Computed Tomography-Based Stone Volume Determination: Development of an Automated Artificial Intelligence Algorithm. Source : J Urol. 2024 Feb;211(2):256-265. doi: 10.1097/JU.0000000000003766. Epub 2023 Oct 27. PMID: 37889957. Web : https://www.auajournals.org/doi/10.1097/JU.0000000000003766

COMMENTAIRE L’algorithme utilisé pour déterminer les volumes des concrétions de l’Université de Californie semble être un outil précis et efficace en termes de temps pour déterminer le volume des calculs. Une large application dans la pratique clinique quotidienne pourrait contribuer à améliorer le traitement chirurgical des patients atteints d’urolithiase. La valeur ajoutée des applications devrait être particulièrement importante pour les néphrolithes de grande taille. D’une manière générale, il reste très intéressant de voir quels changements l’implémentation de l’intelligence artificielle dans la recherche et la clinique entraînera dans la médecine au cours des prochaines années.

Auteur : Dr Fabian Aschwanden, médecin assistant à l’hôpital cantonal de Lucerne