La solution d’IA de détection de fractures AZtrauma reconnue par NICE pour le NHS

En médecine d’urgence, les praticiens sont souvent tenus de poser des diagnostics rapides et précis plusieurs fois par jour pour garantir aux patients les meilleurs résultats possibles. Les fractures non diagnostiquées constituent une préoccupation courante dans ce contexte, et les conséquences pour le patient peuvent entraîner une résolution retardée des soins et un éventail de complications évitables. Les solutions de détection de fractures sont particulièrement critiques dans ce contexte, car l’identification radiographique des fractures reste très complexe et difficile. Pour répondre à ce problème persistant, le National Institute for Health and Care Excellence (NICE) au Royaume-Uni a mis en place un comité pour évaluer le rôle de l’IA en radiologie et a présélectionné les meilleures solutions d’IA de détection de fractures, dont AZtrauma d’AZmed, l’un des volets de la suite IA Rayvolve®, dans le cadre de son évaluation précoce de la valeur (EVA).

Pourquoi les fractures manquées restent un défi critique en radiologie

Les services d’urgence du NHS sont fréquemment submergés de patients devant être vus immédiatement. Les déterminations diagnostiques doivent être prises rapidement et avec les informations disponibles. Malheureusement, cela peut parfois entraîner des fractures manquées. Les erreurs de diagnostic en traumatologie surviennent dans 3 à 10 % des cas¹.

Plusieurs facteurs contribuent à cette situation :

• Pressions temporelles : Cette cause découle du temps limité pour l’analyse en raison du volume élevé de patients.
• Fatigue liée à la charge cognitive : Travailler de longues vacations et traiter un flux continu de patients peut également provoquer de la fatigue, augmentant le risque d’erreurs.
• Progression physiopathologique des fractures : Certaines fractures peuvent ne pas être facilement identifiables sur les radiographies.
• Expertise inégale : La variabilité de l’expertise entre professionnels de santé est également une source de préoccupation.

NICE considère l’IA comme une solution durable aux défis fondamentaux des soins de santé. Ce programme EVA constitue un progrès important dans le processus continu d’intégration de l’IA dans la médecine de routine au Royaume-Uni.

Points clés de NICE

Le comité consultatif sur les diagnostics a évalué des preuves provenant de diverses sources et a examiné des facteurs clés liés à l’adoption de solutions de détection de fractures pilotées par l’IA. Ceux-ci incluent :

Considérations relatives aux patients et aux aidants

Les patients craignaient que des fractures manquées n’entraînent des complications et ont exprimé la charge physique et psychologique des diagnostics retardés, y compris le temps perdu au travail ou à l’école. Ils ont noté que les outils d’IA pourraient aider à améliorer la précision des diagnostics et à réduire les erreurs, apportant une tranquillité d’esprit lors des visites en médecine d’urgence. Cependant, l’aspect de l’interaction humaine restait crucial. Les patients ont souligné que l’IA devrait renforcer et compléter les prestataires de soins de santé plutôt que de les remplacer. Le comité a déclaré qu’il était important d’informer les patients sur le rôle de l’IA, en veillant à ce qu’ils soient conscients de ses avantages et de ses limites, et en les impliquant dans la prise de décision partagée.

Efficacité clinique

Le comité a évalué 16 études examinant la sensibilité et la spécificité de l’identification radiographique de fractures assistée par IA chez les patients adultes et pédiatriques. AZtrauma, membre de la suite IA Rayvolve®, a permis d’améliorer significativement la sensibilité de 86,5 % à 95,5 % lorsqu’il est utilisé par des professionnels de santé. L’IA peut certainement jouer un rôle de second avis très utile lors des évaluations cliniques. Cependant, les études étaient principalement rétrospectives, et il existait un manque de preuves en conditions réelles dans les contextes de soins cliniques d’urgence au Royaume-Uni. Le comité a recommandé davantage de preuves en conditions réelles pour vérifier ces résultats et évaluer les outils d’IA pour radiographies dans un large éventail de contextes cliniques.

Impact sur le système

Les technologies d’IA pourraient réduire la variabilité dans l’interprétation des radiographies, en particulier dans les établissements de santé plus petits et moins bien dotés en ressources. Les outils ont montré une cohérence indépendamment de la fatigue liée à la charge cognitive ou des pressions temporelles. Une adoption généralisée pourrait réduire la différence géographique dans la qualité des soins, a reconnu le comité. Cependant, il s’inquiète également qu’une dépendance excessive à l’IA puisse entraîner une perte de compétences chez les professionnels de santé. Pour contrer cela, les radiologues cliniques et les urgentistes peuvent interpréter les radiographies sans consulter d’abord les résultats de l’IA. Et l’analyse automatisée par IA ne devrait pas remplacer le diagnostic d’un médecin.

Rentabilité

Les modèles initiaux ont indiqué que les solutions de détection de fractures sont rentables, en tenant compte des coûts de mise en œuvre à ce stade, estimés à 1 £ par examen radiographique. Sur la base d’estimations obsolètes de la précision, AZtrauma a initialement généré un bénéfice net de santé incrémental négatif, mais en intégrant des données actualisées, il est devenu évident que, une fois intégrée aux flux de travail cliniques, l’IA avait le potentiel d’être rentable.

Exigences de NICE pour les outils d’IA en santé

NICE a défini certains critères pour soutenir la génération de données pour ces dispositifs :

Conformité réglementaire

• Obtention des autorisations requises, par exemple le marquage CE, l’autorisation FDA.
• Critères d’évaluation des technologies numériques du NHS (DTAC).

Validation fondée sur des preuves

• Démontrer une précision diagnostique supérieure aux approches traditionnelles.
• Montrer des impacts favorables sur les déterminations diagnostiques et les résultats pour les patients.
• Démontrer la rentabilité et les bénéfices à l’échelle du système.

Surveillance et compte rendu continus

• Soumissions annuelles à NICE.
• S’engager dans des processus d’amélioration et de révision continus.

Évaluation soumise au NHS pour approbation finale

• Faire l’objet d’une réévaluation complète après la période de génération de preuves de deux ans.
• Preuve de préparation pour un déploiement plus large au sein du NHS.

Ces exigences aident à garantir que seuls des outils d’IA sûrs, efficaces et fiables entrent en pratique clinique.

Les bénéfices de l’IA de détection de fractures

Les outils d’IA de détection de fractures comme AZtrauma peuvent révolutionner la médecine d’urgence à bien des égards :

Précision diagnostique améliorée

• Les fractures manquées peuvent être traitées avec le soutien de l’IA, les études montrant qu’elle surpasse les radiologues dans la détection de cas fréquemment négligés².

Délais de compte rendu radiologique réduits

• L’interprétation par IA ne prend que quelques secondes, réduisant l’attente pour les patients et augmentant le débit aux urgences.

Confiance accrue chez les cliniciens

• Les informations soutenues par l’IA peuvent aider les prestataires à avoir confiance en leurs diagnostics, même face à des cas uniques ou complexes.

Coûts de santé réduits

• L’IA peut réduire les risques de fractures manquées, qui peuvent entraîner des retards coûteux de traitement ou des poursuites judiciaires potentielles.

Soins standardisés

• Les outils d’IA pourraient permettre moins de variabilité dans les soins en fournissant des évaluations uniformes entre différents établissements de santé.

Conclusion

L’intelligence artificielle transforme les soins de santé, principalement en radiologie, où elle améliore la précision diagnostique et optimise les flux de travail. Un élan mondial important vers l’adoption de l’IA est renforcé par des cadres solides, tels que la loi européenne sur l’intelligence artificielle, actuellement en cours de mise en œuvre, et les autorisations réglementaires de la FDA, pour aider à garantir l’éthique et les normes techniques nécessaires à une intégration significative de ces outils dans la pratique clinique. L’évaluation de NICE met l’accent sur la rentabilité et l’application en conditions réelles des systèmes, et est entièrement cohérente avec un engagement envers un déploiement de l’IA fondé sur des preuves. Les technologies non seulement gagneront en efficacité pratique, mais combleront aussi les lacunes en matière de diagnostic, allégeront l’épuisement des cliniciens, et aideront les systèmes de santé à fournir un service stable et de haut niveau à mesure qu’ils progressent en collaboration. AZtrauma est un exemple de la façon dont l’IA peut combler les lacunes dans la prestation de soins, en augmentant la sensibilité et l’efficacité tout en préservant la sécurité des patients et la supervision clinique.

À propos de Rayvolve®

Rayvolve®, une solution d’IA en radiologie qui englobe désormais plusieurs volets : AZtrauma, AZchest, AZmeasure, et bientôt AZboneage (en développement), est une solution d’IA conçue principalement pour les équipes de radiologie. Elle utilise l’apprentissage automatique pour traiter rapidement les images et aider les cliniciens à poser des diagnostics précis tout en réduisant la charge de travail. La solution est entraînée sur l’un des plus grands jeux de données d’images radiographiques (>15 millions) en IA de radiologie. Des annotations médicales rigoureuses et des processus de développement rigoureux garantissent une IA de haute performance et fiabilité, lui permettant d’identifier des anomalies complexes et rares. Cette formation exhaustive transforme la solution en une ressource puissante. Pour sa solution de détection de fractures, dont nous avons parlé dans cet article, la solution est autorisée par la FDA pour les populations adultes et pédiatriques sur le marché américain et marquée CE en Europe. Elle bénéficie actuellement à plus de 2 500 centres médicaux dans le monde. Pour en savoir plus sur son utilisation et sa mise en œuvre, lisez l’information complète ici : Utiliser l’IA pour la détection de fractures en radiologie

Pour en savoir plus sur AZtrauma, désormais installé chez SimonMed Imaging Centers, regardez l’interview complète menée par JT Radiologue : Interview RSNA 2024 avec SimonMed Imaging