Lors d’une fin de semaine de printemps froid à Chicago, Alec’s Court, à l’Hôpital Shriners pour enfants de Chicago, a été transformé en une scène de recherche de classe mondiale. Plusieurs des présentations de la conférence State of Science de cette année ont porté sur la scoliose, une courbure anormale de la colonne vertébrale, que les médecins du système de santé des Hôpitaux Shriners pour enfants ont traitée chez quelque 50 000 enfants au cours de la dernière décennie. Avec une population de patients aussi importante, ainsi que certains des plus grands groupes de chirurgiens orthopédistes pédiatriques au pays, il s’agit d’une recette pour des avancées thérapeutiques et des recherches qui peuvent améliorer les soins des patients partout dans le monde. Alors que nous célébrons le mois de sensibilisation à la scoliose en juin, voici des mises à jour sur les recherches qui ont été partagées.
L’intelligence artificielle (IA) peut-elle fournir une mesure plus standardisée et plus efficace des courbes de la colonne vertébrale?
Dr Yishan Zhong, du Georgia Institute of Technology, travaille avec une chirurgienne de la colonne vertébrale, Dre Selena Poon, de l’Hôpital Shriners pour enfants de Californie du Sud afin de développer un outil clinique d’IA pour la mesure de l’angle de Cobb. Cette mesure de la gravité d’une déformation de la colonne vertébrale est déterminée par le médecin, qui trace des lignes sur une radiographie de la colonne vertébrale au-dessus et au-dessous de la partie la plus grande d’une courbe pour voir où elles se croisent. « L’évaluation manuelle actuelle de la scoliose prend du temps pour les cliniciens qui sont déjà débordés. De plus, les connaissances subjectives et l’expérience des différents cliniciens entraînent des variations dans les mesures », ont-ils écrit. Ils ont étudié les données de 1 000 patients ayant une scoliose pour développer le modèle d’IA. Ce dernier pourrait un jour figurer dans les dossiers médicaux des patients aux côtés d’autres données et notes, afin d’aider à éclairer les décisions de traitement. L’étude porte sur les Hôpitaux Shriners pour enfants de Californie du Sud, de Lexington et de Philadelphie.
Le médecin-chef des Hôpitaux Shriners pour enfants, Dre Fran Farley, a commenté après la conférence : « Les médecins qui diagnostiquent la scoliose utilisent vraiment l’angle de Cobb. Cette étude a révélé que l’IA pouvait aider à mesurer la courbe. Cela représente un grand potentiel afin de minimiser le temps nécessaire à la prise de mesure, mais aussi, espérons-le, pour rendre cette dernière plus précise. »
Améliorer la prise en charge de la scoliose à début précoce
Les enfants qui développent une scoliose avant l’âge de 10 ans sont souvent confrontés à un problème de courbure de la colonne vertébrale qui occupe l’espace nécessaire dans leur poitrine pour que les poumons mûrissent. « Pouvons-nous anticiper les complications grâce à l’apprentissage automatique? » s’est demandé le Dr Steve Hwang, chirurgien de la colonne vertébrale pédiatrique et neurochirurgien à l’Hôpital Shriners pour enfants de Philadelphie. La nouvelle étude, réalisée en collaboration avec l’Hôpital Shriners pour enfants de Chicago et Georgia Tech, a commencé par examiner les résultats génétiques d’une population au Royaume-Uni. Les prochaines étapes porteront sur les données des patients des Hôpitaux Shriners pour enfants. Ils espèrent identifier des marqueurs génétiques pour guider les futures décisions de traitement chez ces jeunes enfants atteints de scoliose.
Prédire les complications avant la chirurgie
Passons maintenant au domaine des soins chirurgicaux. Dr Bruce Brenn, chef de l’anesthésie à l’Hôpital Shriners pour enfants de Philadelphie, dirige une étude appelée FUSION visant à mieux protéger la moelle épinière des enfants dans la salle d’opération pendant la chirurgie de fusion vertébrale. Les anesthésistes surveillent attentivement les alertes neurologiques interopératoires qui pourraient indiquer une détresse de la moelle épinière chez un patient. Une complication très rare, mais potentiellement grave. L’étude utilisera des algorithmes d’IA pour examiner la grande population de fusion vertébrale dans notre système et développer un score de risque pour les patients concernant la détresse de la moelle épinière. Le tout utilisera les notes opératoires des cas précédents et la grande quantité de données collectées avant les chirurgies.
