Des chercheurs de Clinique Mayo utilisent l’intelligence artificielle (IA) dans scanner du volume corporel 3D une technologie de pointe – développée à l’origine pour l’industrie du vêtement – pour aider les médecins à prédire le risque et la gravité du syndrome métabolique. La combinaison d'outils offre aux médecins une alternative plus précise aux autres mesures du risque de maladie, telles que l'indice de masse corporelle (IMC) et le rapport taille/hanches, selon les résultats publiés dans le European Heart Journal – Digital Health.
Le syndrome métabolique peut entraîner des crises cardiaques, des accidents vasculaires cérébraux et d’autres problèmes de santé graves et touche plus d’un tiers de la population américaine et un quart de la population mondiale. Cette maladie ne dispose pas de stratégies de dépistage largement acceptées. Cependant, les chercheurs ont découvert que l'utilisation d'un scanner de volume corporel 3D combiné à une technologie d'imagerie et à des algorithmes développés par la clinique Mayo peut aider les médecins à fournir une méthode plus précise pour identifier les personnes atteintes du syndrome, ainsi que celles risquant de le développer.
Les effets du syndrome métabolique créent des obstacles pour les patients. En plus des crises cardiaques et des accidents vasculaires cérébraux, les personnes atteintes du syndrome métabolique sont plus susceptibles de développer un diabète, des troubles cognitifs et une maladie du foie. Le syndrome métabolique est diagnostiqué cliniquement lorsqu'au moins trois de ces cinq conditions sont présentes : obésité abdominale, hypertension artérielle, taux élevé de triglycérides, faible taux de cholestérol HDL et glycémie à jeun élevée.
«Il est nécessaire de disposer d'une mesure fiable et reproductible du risque et de la gravité du syndrome métabolique», explique Betsy Medina Inojosa, chercheuse à la Mayo Clinic et première auteure de l'étude. « Les mesures de l’indice de masse corporelle et les échelles de bioimpédance qui mesurent la graisse corporelle et les muscles sont inexactes pour de nombreuses personnes, et d’autres types de tests ne sont pas largement disponibles. Notre recherche montre que ce modèle d’IA peut également être un outil pour guider les médecins et les patients à agir et à rechercher les résultats les mieux adaptés à la santé métabolique du patient.
Pour développer l’outil, les chercheurs ont formé et validé un modèle d’IA sur 1 280 volontaires qui ont subi une évaluation comprenant des analyses 3D du volume corporel, des questionnaires cliniques standardisés, des analyses de sang et des mesures traditionnelles de la forme corporelle. 133 autres volontaires ont eu des images de face et de profil prises via une application mobile Select Research appelée myBVI pour tester davantage la capacité de l'outil à évaluer s'ils souffraient du syndrome métabolique et, le cas échéant, sa gravité.
Les personnes atteintes du syndrome métabolique ont souvent un corps en forme de pomme, ce qui signifie qu'elles portent une grande partie de leur poids autour de leur abdomen. Le diagnostic du syndrome métabolique s'articule autour des tests de laboratoire, des mesures de la tension artérielle et de la forme du corps ; cependant, il n’existe pas de stratégies de dépistage de routine largement acceptées car ces mesures ne sont pas toujours disponibles ou reproductibles de la même manière.
« Cette petite étude a révélé que la mesure numérique de l'indice de volume corporel d'un patient avec l'imagerie 3D fournit une mesure très précise des formes et des volumes dans les régions critiques où se dépose la graisse viscérale malsaine, comme dans l'abdomen et la poitrine », explique Francisco Lopez-Jimenez, directeur de la cardiologie préventive à la Mayo Clinic de Rochester et auteur principal de l'étude. « Les scanners enregistrent également le volume des hanches, des fesses et des jambes – une mesure liée à la masse musculaire et à la « bonne » graisse. Les informations 3D sur le volume corporel dans ces régions clés, qu'elles proviennent du scanner 3D stationnaire ou de l'application mobile, ont permis d'identifier avec précision la présence et la gravité du syndrome métabolique en utilisant l'imagerie plutôt que des tests invasifs. À l’avenir, les prochaines étapes consisteront à augmenter l’échantillon de personnes participant à l’enquête afin d’inclure plus de diversité.
La Mayo Clinic et les chercheurs ont un intérêt financier dans la technologie citée dans ce communiqué de presse. La Mayo Clinic utilisera toute collecte de fonds reçue pour soutenir sa mission à but non lucratif de soins aux patients, d'éducation et de recherche.
