L’intelligence artificielle améliore-t-elle la détection du pneumothorax sur les radiographies en position allongée ?
La détection rapide d’un pneumothorax, une accumulation d’air entre la paroi thoracique et le poumon, est cruciale pour les patients gravement malades. Cette condition peut s’aggraver si elle n’est pas traitée à temps, surtout chez ceux sous respiration artificielle. Les radiographies du thorax réalisées en position allongée sont souvent utilisées en urgence, mais repérer un pneumothorax sur ces images reste difficile même pour les médecins expérimentés.
Une récente recherche a évalué les capacités d’un logiciel basé sur l’intelligence artificielle à identifier un pneumothorax sur des radiographies prises en position allongée. Les résultats montrent que ce logiciel détecte correctement les grands pneumothorax dans près de 97 % des cas, notamment ceux nécessitant un drainage par un tube. En revanche, sa sensibilité baisse à 44 % pour les petits pneumothorax, ceux mesurant moins de 35 millimètres sur une image par tomodensitométrie. L’intelligence artificielle se révèle aussi plus efficace pour repérer l’air accumulé dans la partie supérieure du poumon que dans la partie inférieure.
L’étude a également révélé que ce logiciel aide les médecins en formation à mieux détecter les pneumothorax, augmentant leur taux de détection de 47 % à 57 %. Pour les experts, l’apport de l’intelligence artificielle ne change pas significativement leur capacité à identifier les cas, mais elle réduit les erreurs de diagnostic en confirmant l’absence de pneumothorax dans 96 % des cas contre 91 % sans assistance. Cela suggère que l’outil agit comme un filet de sécurité pour les moins expérimentés et renforce la confiance des spécialistes.
Cependant, la détection dans la partie basse du poumon reste un défi, même pour l’intelligence artificielle. Les faux positifs surviennent parfois à cause d’artefacts comme des plis de peau ou des dispositifs médicaux externes. Les médecins doivent donc rester vigilants, surtout chez les patients sous ventilation mécanique ou présentant des antécédents de chirurgie thoracique.
Cette avancée pourrait permettre d’éviter des examens supplémentaires comme la tomodensitométrie, souvent difficile à réaliser chez des patients instables. L’intelligence artificielle ne remplace pas le jugement clinique, mais elle offre un soutien précieux pour des décisions plus rapides et plus sûres. Des améliorations sont encore nécessaires pour affiner sa précision, en particulier dans les zones pulmonaires inférieures où les signes sont plus subtils.
Sources et crédits
Étude source
DOI : https://doi.org/10.1007/s10140-026-02448-4
Titre : Performance of an artificial intelligence–based software in detecting pneumothorax on supine chest radiographs: a retrospective study
Revue : Emergency Radiology
Éditeur : Springer Science and Business Media LLC
Auteurs : Hitomi Nakamura; Tomoki Wada; Ryota Inokuchi; Shouhei Hanaoka; Naoya Sakamoto; Kent Doi