https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39813064/
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Question
L’intelligence artificielle (IA) peut-elle aider les cliniciens de la santé inexpérimentés en échographie pulmonaire (LUS) à obtenir des clips LUS de haute qualité ?
Résultats
Dans cette étude multicentrique de validation diagnostique menée auprès d'adultes souffrant d'essoufflement, 98,3 % des examens échographiques réalisés par des professionnels de santé formés avec guidage par IA étaient de qualité suffisante pour répondre aux normes diagnostiques et n'étaient pas statistiquement différents des images acquises par des experts LUS sans guidage par IA.
Avec l' aide de l'IA, les novices formés peuvent produire des images de niveau expert qui peuvent être utilisées pour évaluer la pathologie après une courte session de formation, améliorant potentiellement l'accès au LUS dans les environnements aux ressources limitées.
Objectif
Évaluer la capacité de l’IA à guider l’acquisition d’images LUS de qualité diagnostique par des professionnels de santé qualifiés (THCP).
Conception, cadre et participants
Aperçu du développement du modèle (à gauche), des principales fonctionnalités (au milieu) et de l'interface utilisateur avec toutes les fonctionnalités (à droite) pour le logiciel de guidage pulmonaire par intelligence artificielle (IA).
Dans cette étude multicentrique de validation diagnostique menée entre juillet 2023 et décembre 2023, des participants âgés de 21 ans ou plus souffrant d'essoufflement recrutés dans 4 sites cliniques ont subi 2 examens échographiques : 1 examen par un opérateur THCP utilisant Lung Guidance AI et l'autre par un expert LUS formé sans IA. Les THCP (y compris les assistants médicaux, les inhalothérapeutes et les infirmières) ont suivi une formation standardisée en IA pour l'acquisition LUS avant leur participation.
Le logiciel d'IA de guidage pulmonaire Interventions utilise des algorithmes d'apprentissage profond pour guider l'acquisition d'images LUS et l'annotation de la ligne B. À l'aide d'un protocole LUS à 8 zones, le logiciel d'IA capture automatiquement des images de qualité diagnostique.
Principaux résultats et mesures
Le critère d'évaluation principal était la proportion d'examens acquis par THCP de qualité diagnostique selon un panel de 5 lecteurs experts masqués de LUS, qui ont fourni un examen à distance et une validation de la vérité fondamentale.
Résultats 
L'analyse en intention de traiter a porté sur 176 participants (81 femmes [46,0 %] ; âge moyen [ET], 63 [14] ans ; indice de masse corporelle moyen [ET], 31 [8]). Dans l'ensemble, 98,3 % (IC à 95 %, 95,1 %-99,4 %) des études acquises par THCP étaient de qualité diagnostique, sans différence statistiquement significative de qualité par rapport aux études acquises par des experts en LUS (différence, 1,7 % ; IC à 95 %, −1,6 % à 5,0 %).
Conclusions et pertinence
Dans cette étude de validation multicentrique, les THCP avec l'aide de l'IA ont obtenu des images LUS répondant aux normes diagnostiques par rapport aux experts LUS sans IA. Cette technologie pourrait étendre l'accès au LUS aux zones mal desservies et dépourvues de personnel expert.
Commentaire
L'IA et les ultrasons ou rendre les appareils intelligents rendant un examen "difficile" , "facile" pour des non experts. Demain on pourra confier des examens ultrasonioques à des nons experts voire a des nos médecins...et comme il y a de moins en moins de médecins l'IA .........va nous sauver et en plus la formation est ultra rapide !
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