EULAR 2023 – TOP 5 – Polyarthrite rhumatoïde : Physiopathologie et comorbidités

TOP 1 – Utilisation de l’intelligence artificielle pour le diagnostic prédictif de PR chez des patients pré-PR

La prépolyarthrite rhumatoïde (pré-PR) est un tableau clinique susceptible d’évoluer vers une polyarthrite rhumatoïde (PR). L’EULAR a défini ces tableaux tout comme les différents stades précèdant la PR établie. L’imagerie a sa place pour l’identification de ces patients tout comme son risque évolutif. L’intelligence artificielle pourrait avoir un intérêt dans la prédiction du potentiel évolutif, en permettant une interprétation plus fine qu’une analyse visuelle par le praticien. C’est l’objet de cette étude qui a développé un outil d’interprétation des IRM (mains et avant-pieds) reposant sur l’intelligence artificielle (IA) pour prédire la PR à un stade précoce. Les IRM (mains et avant-pieds) de 1 247 patients avec une arthrite récente ont été analysées. Cette série inclut 538 patients qui développaient une PR dans les 2 ans et 727 patients avec arthralgies cliniquement suspectes dont 113 développaient une PR. Après une procédure de validation, le modèle prévoyait une analyse des images avec une prédiction de la PR en déterminant l’aire sous la courbe (AUC) et en précisant la région la plus importante dans le processus décisionnel. Le modèle obtenait pour les IRM des mains une AUC de 0,68 dans le groupe arthrite récente, 0,727 dans le groupe arthralgies cliniquement suspectes. Ces résultats variaient selon l’analyse des poignets, mains et avant-pieds. Les performances de cette analyse IA sont proches d’un lecteur expert selon le score RAMRIS : AUC de 0,74 et 0,79 pour la prédiction de PR chez des sujets avec arthralgies cliniquement suspectes. Ces résultats montrent la faisabilité d’une telle méthode qui nécessite cependant une calibration et validation et des explorations chez des sujets témoins sains. Cette méthode permet d’envisager la notion de marqueurs/indicateurs d’imagerie dans la prédiction diagnostique.