L’intelligence artificielle a fait de substantiels progrès pour la détection des atteintes liées à la spondyloarthrite axiale en imagerie, notamment pour le diagnostic des sacro-illites en IRM. Certains modèles d’apprentissage machine approchent les performances des lecteurs humains experts. Par ailleurs, l’intelligence artificielle est également très prometteuse pour suivre les patients sous traitement, prédire l’évolution de la maladie et personnaliser les prises en charge des patients. Les différentes techniques et méthodes fréquemment utilisées en imagerie de la spondyloarthrite axiale sont détaillées puis les applications les plus prometteuses sont résumées à partir d’une revue de la littérature récente.

Artificial intelligence has made substantial progress in the detection of axial spondyloarthritis-related damage in imaging, particularly for the diagnosis of sacroiliitis in MRI. Some machine learning models equal expert human readers. Artificial intelligence also holds great promise for monitoring patients undergoing treatment, predicting disease progression and personalizing patient management. The various techniques and methods frequently used in axial spondyloarthritis imaging are detailed, then the most promising applications are summarized based on a review of recent literature.

# Introduction

L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans les pratiques médicales actuelles se confirme depuis une dizaine d’années et se montre prometteuse pour détecter, classer, prédire l’évolution et monitorer de nombreuses pathologies, notamment la spondyloarthrite axiale. L’imagerie médicale a particulièrement bénéficié de l’émergence de ces technologies, tant dans le champ de la recherche clinique que dans la pratique courante. On se propose ici de définir quelques concepts techniques avant d’explorer les applications les plus influentes en matière d’imagerie de la spondyloarthrite puis d’évoquer les développements attendus dans les prochaines années.

# Technique

## Concepts de base de l’intelligence artificielle

L’IA fait référence à la simulation de l’intelligence humaine par des machines programmées pour penser et apprendre comme les humains. L’IA englobe toute une série de technologies, notamment les systèmes experts, le traitement du langage naturel, la robotique et l’apprentissage automatique [1]. Dans le cadre de l’imagerie, les techniques utilisées sont principalement de l’apprentissage automatique ou machine learning (ML), qui est « le champ qui donne aux ordinateurs la capacité d’apprendre sans avoir été explicitement programmés », d’après Arthur L. Samuel en 1959 [2]. Il existe deux grandes méthodes de ML, l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé. L’apprentissage supervisé nécessite de classer les données en ensemble d’entraînement, de test et de validation, avec une annotation des données d’entraînement. Autrement dit, il faut un expert humain pour définir les classes des données d’entraînement. L’apprentissage non supervisé est moins robuste mais s’affranchit de cette étape ; l’algorithme doit lui-même établir des classes à partir de groupes de données similaires. Enfin, de nouvelles méthodes ont vu le jour entre ces deux approches ; comme l’apprentissage semi-supervisé, l’apprentissage par renforcement, l’apprentissage par transfert ou l’apprentissage auto-supervisé, dont l’objectif est de pouvoir contourner au moins partiellement le problème de l’annotation des données, sans faire de compromis sur la performance du modèle.

## Les modèles de ML les plus couramment utilisés en radiologie

### Machines à vecteurs de support (SVM)

Les SVM constituent une méthode de ML supervisé fiable et relativement simple à implémenter, y compris sur des bases de données de petit volume. Ils servent à résoudre des problèmes de classification ou de régression essentiellement [3].

Le principe du SVM est de définir la meilleure frontière possible entre 2 groupes (ou plus) d’une distribution donnée, de telle sorte que la distance qui sépare chaque point de la frontière soit maximale. Cette modélisation mathématique utilise deux concepts clés : la marge et le noyau (kernel) (figure 1
                           ).

### Forêts aléatoires (random forest)

Ce modèle est une méthode d’apprentissage d’ensemble qui fonctionne en construisant des arbres de décision multiples (figure 2
                           ), utilisée pour des tâches de régression et de classification. Cette méthode est notamment efficace contre le risque de surapprentissage (overfitting) qui peut survenir sur de très larges bases de données lorsque le modèle s’adapte trop précisément aux données d’entraînement et perd sa capacité de généralisation à d’autres données.

### Les k plus proches voisins (k-nearest neighbors)

L’algorithme k-NN est une méthode de classification ou de régression non paramétrique qui, pour classer un nouvel exemple, lui associe la classe la plus fréquente (classification) ou la moyenne (régression) parmi ses k plus proches voisins dans l’espace des caractéristiques (figure 3
                           ).

### Réseaux neuronaux (neuronal networks)

Les réseaux de neurones artificiels sont inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Ils sont constitués d’un ensemble de nœuds (les neurones) et de couches successives, chacune comprenant plusieurs neurones (figure 4
                           ). Chaque neurone reçoit des entrées, les multiplie par des pondérations (qui représentent l’importance de chaque entrée) et les somme. Si cette somme dépasse un certain seuil d’activation, le neurone s’active et transmet une sortie (potentiel d’action). Les neurones sont organisés en couches : une couche d’entrée, une ou plusieurs couches cachées et une couche de sortie. Les informations circulent de la couche d’entrée à la couche de sortie, en passant par les couches cachées. L’apprentissage consiste à ajuster les pondérations des connexions entre les neurones afin de minimiser l’erreur entre la sortie prédite par le réseau et la sortie réelle. L’apprentissage peut être supervisé ou non supervisé.

Il existe différents types de réseaux neuronaux, en fonction des tâches à réaliser :
                              
                                 •
                                 les perceptrons multicouches (MLP) : les plus simples, ils sont utilisés pour des problèmes de classification et de régression ;
                              
                              
                                 •
                                 les réseaux de neurones récurrents (RNN) : utilisés pour traiter des séquences de données, comme du texte ou des séries temporelles ;
                              
                              
                                 •
                                 les réseaux de neurones génératifs adversariaux (GAN) : capables de générer de nouvelles données de synthèse, comme des images ou des textes ;
                              
                              
                                 •
                                 les réseaux de neurones convolutifs (CNN) : de loin les plus utilisés en traitement d’images.

Il existe des dizaines de modèles, qui sont généralement comparés les uns aux autres sur une même application. Les couches successives s’organisent en règle générale comme suit :
                              
                                 •
                                 convolution : opération qui permet d’extraire des caractéristiques locales à partir des images en appliquant des filtres. Ces filtres apprennent à détecter des patterns spécifiques, comme des bords, des textures ou des formes ;
                              
                              
                                 •
                                 regroupement (Pooling) : réduction de la dimensionnalité des cartes de caractéristiques pour réduire le nombre de paramètres et rendre le modèle plus robuste aux variations ;
                              
                              
                                 •
                                 correction : opération qui sélectionne les informations importantes et réduit le bruit ;
                              
                              
                                 •
                                 couches entièrement connectées (Fully Connected Layers) : couches qui combinent les caractéristiques extraites pour effectuer la classification ou la régression, c’est-à-dire donner le résultat final du modèle.

Parmi les CNN les plus fréquemment utilisés et cités dans la littérature, le CNN U-Net a été spécialement conçu pour la segmentation d’images médicales. Il combine un chemin d’encodage et un chemin de décodage pour capturer à la fois le contexte global et les détails locaux [4] (figure 5
                           ).

## Les méthodes d’évaluation des modèles

Plusieurs métriques peuvent être utilisées pour évaluer la performance d’un modèle, en fonction des objectifs. Parmi eux, l’« accuracy », la « precision » ou le « recall » sont des termes dédiés pour définir des scores bien connus, assimilables à la sensibilité et la spécificité des tests diagnostiques. On les détermine en appliquant le modèle à la base de données de test (données que le modèle n’a encore jamais vues) et en établissant la matrice de confusion du modèle (figure 6
                        ) :
                           
                              •
                              Acc : accuracy, pourcentage de cas où le modèle donne la bonne réponse ;
                           
                           
                              •
                              Pre : précision, valeur prédictive positive (nombre de vrais positifs divisé par le nombre de cas positifs) ;
                           
                           
                              •
                              Rec : recall (rappel), sensibilité (nombre de vrais positifs divisé par le nombre de vrais positifs et de faux négatifs) ;
                           
                           
                              •
                              Sp : spécificité ;
                           
                           
                              •
                              VPN : valeur prédictive négative ;
                           
                           
                              •
                              F1-score : moyenne harmonique du rappel et de la précision.

La courbe ROC et l’AUC (aire sous la courbe ROC) sont également des outils d’évaluation intrinsèques des modèles fréquemment retrouvés dans la littérature. Par ailleurs, certains auteurs comparent les performances de leurs modèles avec les performances de lecteurs indépendants, de niveaux d’expertise divers. Ils utilisent dans ce cas des coefficients de corrélation inter-observateurs (type Kappa de Cohen ou MCC Matthews Correlation Coefficient). Plusieurs recommandations ont été émises pour faciliter l’évaluation des articles de recherche et des solutions commerciales utilisant l’IA [5,6]. Ces recommandations précisent notamment comment limiter les biais habituellement rencontrés avec l’usage du ML. Un des biais les plus fréquents consiste notamment à ne pas réaliser de validation externe. Il est en effet nécessaire de valider les performances du modèle sur des données provenant d’un deuxième site pour s’assurer de la reproductibilité du modèle. Les performances sur les données externes doivent être comparables aux performances sur les données de validation internes.

# Applications

## Diagnostic et détection

### Sacro-illite en radiographie standard

La radiographie standard reste toujours un examen de première intention, dont l’interprétation correcte est cruciale pour réduire l’errance diagnostique et ses coûts direct et indirect. Le développement d’outils performants d’aide au diagnostic est donc particulièrement pertinent, notamment pour l’accès aux soins dans les centres non-experts. K. Bressem et al. [7] ont montré en 2021 des performances semblables à un niveau de lecteur expert pour leur modèle de CNN Resnet-50 entraîné sur 1553 radiographies : Se 92 %, Sp 81 % sur un set de test issu de la cohorte allemande GESPIC, avec un Kappa à 0,72 par rapport à un consensus de deux lecteurs experts indépendants. Li et al. [8] ont publié en 2023 les performances d’un modèle de CNN (dont ResNet, MobileNet et DarkNet) entraîné sur 5389 radiographies, capable d’être utilisé sur smartphone à partir de photographies des radiographies. Dans cet article, le modèle montrait des performances impressionnantes (Pre 0,90, Rec 0,89, AUC 0,96), dépassant les lecteurs experts, d’une part, et les lecteurs aidés de l’IA, d’autre part. Üreten et al. [9] ont montré des performances équivalentes sur leur modèle de CNN (VGG 16) entraîné sur seulement 585 radiographies grâce aux méthodes de transfert learning : Acc 89,9 %, Se 90,9 %, Sp 88,9 %, Pre 88,9 % et AUC 0,96. Néanmoins, ces résultats doivent être mis en perspective et doivent interroger sur la définition de la vérité terrain (ground truth), notamment dans le cas où cette vérité est censée être définie par les lecteurs experts.

### Sacro-illite en scanner

De nombreux auteurs se sont également intéressés à la détection scanographique des sacro-illites. Le scanner offre l’avantage d’apporter un niveau de détails bien supérieur à la radiographie, quant aux caractères de la sacro-illite comme les érosions, la sclérose sous-chondrale ou l’ankylose. Ces caractéristiques de texture ont d’ailleurs été utilisées comme paramètres de radiomique pour déterminer des caractéristiques dites « explicables » des algorithmes de ML [10,11]. Par ailleurs, les CNN montrent également leur supériorité sur les autres approches de ML en matière de traitement d’images [10]. Les performances des modèles, quand elles sont comparées à des lecteurs de différents niveaux d’expertise (junior, senior, expert), sont régulièrement capables d’égaler le niveau expert et dépassent la plupart du temps les lecteurs moins expérimentés ou non-experts [12].

### Sacro-illite en imagerie par résonance magnétique (IRM)

C’est l’application principale des études publiées à ce jour, car le besoin d’une interprétation fiable est grand. Les centres experts et les ressources humaines sont relativement rares dans ce domaine spécifique. La plupart des études sont basées sur des cohortes cliniques déjà existantes, avec des patients sélectionnés et phénotypés selon des critères ASAS pour l’imagerie. Cette approche est méthodologiquement valable pour une étude mais ne correspond pas nécessairement à la routine clinique.

L’IRM restant la modalité de diagnostic la plus sensible et la plus précoce, des techniques similaires de CNN ont été évaluées sur la détection de l’œdème osseux principalement [13–21]. Bressem et al. [22] intègrent également les atteintes structurales (érosions, sclérose) dans le modèle. Certains auteurs [18] utilisent des méthodes de classification multiclasses pour grader l’atteinte selon des classifications connues. D’autres privilégient des approches utilisant plusieurs architectures algorithmiques successives pour en combiner les avantages, atteignant souvent des performances plus élevées [20]. Quoiqu’il en soit la séquence algorithmique utilisée est toujours sensiblement identique : une étape préalable de segmentation des sacro-iliaques (souvent elle-même réalisée par un CNN), une étape d’extraction des caractéristiques avec des méthodes d’apprentissage profond (deep learning), d’apprentissage superficiel (shallow learning) ou les deux en parallèle, puis une étape de classification uni- ou multiclasse en fonction de l’objectif recherché. L’autre enjeu de la détection de l’œdème osseux en IRM est de pouvoir différencier les sacro-illites actives d’origine mécanique versus d’origine inflammatoire, ce que certains modèles ont déjà prouvé pouvoir accomplir [19].

### Synovite coxo-fémorale

Outre l’atteinte axiale de la sacro-illite, d’autres atteintes peuvent également être observées dans les spondyloarthrites. En particulier, quelques auteurs ont développé et évalué des modèles pour la détection de synovites et d’arthrites inflammatoires coxo-fémorales en IRM [23,24]. Outre l’automatisation des tâches de quantification de l’atteinte (ou de gradation selon diverses classifications), cette application reste plus marginale que la détection des sacro-illites, notamment car elle présente moins de difficulté pour un lecteur non-expert et moins d’intérêt en raison de son caractère moins spécifique et moins fréquent que l’atteinte axiale.

### IA générative pour le diagnostic

Si l’IA est fréquemment utilisée à des fins de recherche, de façon rétrospective sur des images existantes, il convient de rappeler qu’elle est également de plus en plus utilisée en amont de l’interprétation des images, de façon embarquée dans les consoles d’acquisition ou en post-traitement immédiat. Lennart et al. [25] ont évalué en 2021 des images synthétiques de scanner générées à partir d’IRM par un U-Net avec des images réelles de scanner, vis-à-vis de la détection des érosions, de l’ankylose et de la sclérose sous chondrale. Ils ont montré que le scanner synthétique améliorait la détection de ces trois facteurs par rapport à l’IRM, avec des performances diagnostiques comparables au scanner natif. D’autres techniques sont également capables de créer des images CT-like à partir d’images d’IRM. En particulier, les séquences à court TE (ZTE ou UTE) présentent cette caractéristique. D’autre part, les réseaux de neurones génératifs (GAN) se développent actuellement et restent prometteurs sur ces applications. C’est également l’espoir pour les patients de réduire leur exposition aux rayonnements ionisants et de limiter la multiplication d’examens d’imagerie.

## Prédiction de l’évolution, suivi et monitoring

Les modèles d’IA présentent également l’intérêt d’être capables de prédire l’évolution de la maladie à partir de groupes de patients de risques similaires. Ces modèles permettraient ainsi de personnaliser les traitements, de les adapter de manière précoce et ainsi de réduire ou au moins de ralentir l’évolution de la maladie vers les complications. Ils servent ainsi au suivi et au monitoring de l’évolution de la maladie. Plusieurs modèles utilisent uniquement des données cliniques issues du dossier médical [26,27], là où d’autres combinent des approches mixtes de données cliniques et radiographiques [28,29]. Les modèles qui s’appuient sur des prédictions radiologiques utilisent en principe le score mSASS (modified Stoke Ankylosing Spondylitis Spine Score) sur le suivi des radiographies rachidiennes, pour prédire notamment l’apparition de modification des coins vertébraux [30]. Ye et al. [31] ont développé un score composite à partir d’un score radiomique généré à partir de l’IRM des sacro-iliaques et des données cliniques. Ce type de score présente l’intérêt d’une grande explicabilité. Les résultats semblent prometteurs avec des performances satisfaisantes même si de plus larges validations semblent encore nécessaires.

## Personnalisation des traitements

Considérant les avancées actuelles de l’IA dans le domaine de spondyloarthrite, il y a fort à parier que les modèles les plus performants dans les futures avancées combineront des sources de données multiples : clinique, radiomique et génomique. Notamment, la généralisation des modèles d’IA générative ouvre la voie de la prédiction de la réponse au traitement, à partir des données d’imagerie au moment de la prise en charge initiale.

# Conclusion

L’intégration de l’IA dans la prise en charge et l’imagerie de la spondyloarthrite axiale a fait des nettes avancées ces dernières années. Elle promet aujourd’hui d’améliorer la performance diagnostique, d’optimiser la stratégie thérapeutique, de personnaliser les traitements et de faciliter le suivi des patients. L’imagerie et en particulier l’IRM des sacro-iliaques est la pierre angulaire de ces applications. L’usage de méthodes de ML de plus en performantes, notamment avec l’avènement des CNN, combinées à des puissances de calcul toujours plus importantes ont permis de faire l’IA pour l’imagerie des sacro-iliaques une réalité validée sur des études de cohorte. Les limites actuelles sont l’IA pour l’imagerie de la colonne (plus complexe et peu ou pas validée à ce jour) et l’utilisation des outils IA en vie réelle (hors cohorte). Les prochaines années verront probablement ces limites évoluer, l’objectif étant de répondre aux besoins via le développement et la validation clinique d’applications commercialisables.