La vidéocapsule, véritable révolution dans l’exploration de l’intestin grêle dans les années 2000, conserve un côté rébarbatif. En effet, huit à dix heures sont nécessaires pour lire les enregistrements (15 0000 images), effectués en 30 à 40 minutes avec un risque d’erreur et de lésions manquées. L’intelligence artificielle (IA) pourrait offrir : la possibilité de placer des repères anatomiques (capsule panentérique), un score reproductible de propreté et de qualité de visualisation, et surtout la détection et caractérisation des lésions. Les résultats préliminaires sont encourageants, notamment ceux issus de la large base de données créée par le CHU Saint-Antoine (Paris), avec l’ensemble des centres de l’AP-HP, pour alimenter et valider les algorithmes d’IA. Selon une méta-analyse de 2020 (1), les lésions les mieux détectées étaient vasculaires, avec peu de faux négatifs et une bonne performance diagnostique concernant les lésions polyploïdes. Plusieurs capsules intégrant l’IA ont été conçues. Une firme française propose une solution dématérialisée, avec la première plateforme Cloud (collaboration APHP-Université de Cergy Pontoise). Elle permet la lecture automatique des vidéocapsules endoscopiques. Son utilisation réduit le nombre d’images de 10 000 à 150, et le temps de lecture moyen de 30 à 3 minutes. Sa sensibilité et sa spécificité préliminaires sont respectivement de 90 % et 100 %.
(1) Soffer S, et al. Gastrointest Endosc. 2020 Oct;92(4):831-9
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