Evaluer si l’analyse IRM assiste par intelligence artificielle (IA) via Pixyl.Neuro.MS® améliore la détection des lésions et influence les décisions thérapeutiques dans le suivi de patients atteints de sclérose en plaques (SEP).

L’étude a été menée rétrospectivement chez 83 patients atteints de SEP (âge moyen 49 ans, principalement des femmes) ayant bénéficié d’IRM successives. Pixyl.Neuro.MS® a été utilisé pour comparer les IRM FLAIR antérieures et récentes. Cet outil segmente et caractérise automatiquement les lésions selon leur évolution temporelle, facilitant l’analyse des nouvelles lésions et des lésions en expansion (EL). Pour chaque patient, un rapport radiologique assisté par IA a été généré et comparé au rapport conventionnel, et son impact potentiel sur les décisions thérapeutiques a été évalué.

L'analyse assistée par IA a donné des résultats nettement supérieurs à ceux obtenus avec l'interprétation radiologique standard. De nouvelles lésions ont été identifiées chez 30,1 % des patients grâce à l'analyse assistée par IA, contre 14,6 % avec l'interprétation conventionnelle (p < 0,001). Des EL ont été détectées chez 33,7 % des patients grâce à l'évaluation assistée par IA (p < 0,001), alors qu'aucune n'a été identifiée avec l'interprétation standard. En moyenne, les radiologues aidés par l'IA ont identifié davantage de nouvelles lésions par patient (0,82 contre 0,46) et ont obtenu un nombre plus élevé de lésions vraies positives. L'intégration des résultats assistés par l'IA aux données cliniques a conduit à une modification du traitement chez 10,8 % des patients, soulignant l'impact clinique potentiel de cette approche (Figure 1).

L'IA pourrait jouer un rôle clé dans l'amélioration de la détection des nouvelles lésions et des EL chez les patients SEP. Pixyl.Neuro.MS® a renforcé l'interprétation radiologique et indirectement contribué à la révision des décisions thérapeutiques chez un sous-groupe de patients.