PRÉDICTION DE L'IA POUR LES FRACTURES HUMÉRALES PROXIMALES (Orthopredict)

Nos smartphones peuvent reconnaître les photos de notre famille, de nos proches et de nos amis. Les logiciels de reconnaissance faciale exploitent l’intelligence artificielle (IA), la reconnaissance d’images et d’autres technologies avancées pour cartographier, analyser et confirmer l’identité d’un visage.

Nous, les humains, faisons un mauvais travail lors de la classification des blessures liées à un patient souffrant d’une fracture humérale proximale. En conséquence, il existe une grande hétérogénéité dans le traitement des fractures proximales de l’humérus. Par ailleurs, offrir une information pertinente aux patients sur le risque de complications ou de séquelles fracturaires est un défi, dans la mesure où les séries actuelles reposent sur des classifications obsolètes et que les séries publiées rassemblent un peu plus de centaines de patients analysés. Compte tenu de ces limitations, les patients ont peu d’opportunités de participer à la prise de décision concernant leur blessure.

L'objectif du présent projet est d'intégrer de nouvelles technologies pour la prédiction de résultats cliniques pertinents pour les patients présentant une fracture humérale proximale. En bref, l’IA peut aider à identifier des modèles de fractures similaires sans inférence humaine, tandis que les humains peuvent alimenter l’algorithme avec des variables d’intérêt telles que les résultats fonctionnels et les complications liées à ce type particulier de fracture.