Des chercheurs de l'Université de Surrey ont développé un système d'IA qui prédit l'apparence d'une radiographie de genou d'un patient un an à l'avance, aidant à la gestion de l'arthrose. L'outil génère des prévisions visuelles et des scores de risque, présentés à MICCAI 2025. Il promet des prédictions plus rapides et transparentes pour une meilleure prise en charge des patients.
L'arthrose, qui touche plus de 500 millions de personnes dans le monde et est la principale cause d'invalidité chez les adultes âgés, dispose désormais d'un nouvel outil prédictif. Développé par le Centre de Vision, Parole et Traitement du Signal et l'Institut pour une IA Centrée sur l'Humain de l'Université de Surrey, le système utilise près de 50 000 radiographies de genou provenant d'environ 5 000 patients pour prévoir la progression de la maladie.
L'IA, basée sur un modèle de diffusion, crée des radiographies futures réalistes et fournit un score de risque personnalisé. Elle identifie 16 points clés dans l'articulation pour mettre en évidence les changements potentiels, améliorant la transparence pour les cliniciens. Cette approche est neuf fois plus rapide que des outils similaires, avec une plus grande efficacité et précision, pouvant accélérer son intégration dans la pratique clinique.
David Butler, l'auteur principal, a expliqué : « Nous sommes habitués aux outils d'IA médicale qui donnent un chiffre ou une prédiction, mais sans beaucoup d'explications. Notre système ne prédit pas seulement la probabilité que votre genou s'aggrave – il vous montre effectivement une image réaliste de ce à quoi ce genou futur pourrait ressembler. Voir les deux radiographies côte à côte – l'une d'aujourd'hui et l'autre pour l'année prochaine – est un puissant motivateur. Cela aide les médecins à agir plus tôt et donne aux patients une image plus claire de pourquoi adhérer à leur plan de traitement ou effectuer des changements de mode de vie est vraiment important. Nous pensons que cela peut être un tournant dans la façon dont nous communiquons les risques et améliorons la prise en charge du genou arthrosique et d'autres conditions connexes. »
Gustavo Carneiro, professeur d'IA et d'apprentissage automatique à Surrey, a ajouté : « Les systèmes d'IA antérieurs pouvaient estimer le risque de progression de l'arthrose, mais ils étaient souvent lents, opaques et limités à des chiffres plutôt qu'à des images claires. Notre approche représente un grand pas en avant en générant rapidement des radiographies futures réalistes et en identifiant les zones de l'articulation les plus susceptibles de changer. Cette visibilité supplémentaire aide les cliniciens à identifier plus tôt les patients à haut risque et à personnaliser leurs soins de manières qui n'étaient pas pratiques auparavant. »
La recherche, détaillée dans la revue Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2025), suggère des adaptations pour des conditions comme les maladies pulmonaires ou cardiaques. L'équipe cherche des collaborations pour l'implémenter dans les hôpitaux.