SYNDROME MÉTABOLIQUE : Un scanner et une IA pour son diagnostic

Syndrome métabolique est diagnostiqué cliniquement lorsqueau moins 3 de ces 5 facteurs se réunissent : obésité abdominale, hypertension artérielle, taux élevé de triglycérides, faible taux de cholestérol HDL et glycémie à jeun élevée.

Le syndrome métabolique peut entraîner des crises cardiaques, des accidents vasculaires cérébraux et d’autres problèmes de santé graves, comme le diabète bien sûr, mais aussi la démence et les maladies du foie. Cette maladie touche aujourd’hui environ un tiers de la population des pays riches et un quart de la population mondiale. Il existe un grand besoin de meilleures stratégies de dépistage.

L’auteur principal, le Dr Betsy Medina Inojosa, chercheur à la Mayo Clinic, a déclaré : « 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 nombreux patients. Notre recherche montre que ce modèle d’IA peut être un outil fiable pour guider les cliniciens et les patients vers la décision de traitement la mieux adaptée à leur santé métabolique.

L’étude qui a abouti au développement de l’outil valide le modèle d’IA à l’aide des données de 1 280 participants qui ont effectué des scans corporels volumétriques 3D, répondu à des questionnaires cliniques standard, effectué des analyses de sang et des mesures traditionnelles de la forme du corps. Le premier modèle a été affiné avec les données d’un deuxième groupe de 133 volontaires.

L’analyse révèle que la mesure numérique de l’indice de volume corporel d’un patient avec l’imagerie 3D permet mesure très précise des formes et des volumes dans les régions critiques là où se dépose la graisse viscérale malsaine, comme l’abdomen et la poitrine. Les scanners enregistrent également le volume des hanches, des fesses et des jambes, une mesure liée à la masse musculaire et à la graisse « saine ».

Les informations 3D sur le volume corporel dans ces régions clés signalent ainsi avec précision la présence et la gravité du syndrome métabolique,

utiliser l’imagerie au lieu de tests invasifs.

Le modèle sera désormais optimisé en utilisant un échantillon plus large de participants souffrant de différentes formes de ce syndrome.