IVADO 22

Les maladies chroniques du foie sont l’une des dix principales causes de décès aux États-Unis et sont à l’origine de plus de 1 000 000 de consultations externes et 325 000 visites aux urgences. Parmi les maladies du foie, la stéatose hépatique non alcoolique (NAFLD) est reconnue comme la plus répandue dans les pays occidentaux, affectant 20 à 30 % de la population adulte générale et jusqu’à 90 % des patients diabétiques ou obèses. La stéatohépatite non alcoolique (NASH), une forme avancée de la NAFLD caractérisée par une inflammation, survient dans 25 % des cas (2,7 % des adultes dans notre société) et est susceptible d’évoluer vers la fibrose, la cirrhose et l’insuffisance hépatique. On estime ainsi à 630 000 le nombre de cas de NASH au Canada. La simple stéatose (graisse) est associée à un risque double de développer un diabète de type 2 et à une augmentation de la mortalité liée aux maladies hépatiques et cardiovasculaires. La NASH est associée à une mortalité spécifique au foie de 15,4 pour 1 000 et à une mortalité globale de 25,6 pour 1 000 années-personnes. La cirrhose due à la NASH nécessite une surveillance du carcinome hépatocellulaire et de l’hypertension portale, tandis que l’insuffisance hépatique justifie une transplantation du foie. La NASH est devenue la deuxième étiologie de transplantation hépatique en Amérique du Nord et devrait devenir la première indication dans un avenir proche. Par conséquent, la capacité à classifier la gravité de la maladie est cruciale pour une prise en charge adéquate des patients. Bien que certaines caractéristiques d’imagerie échographique visibles par les radiologues indiquent la gravité de la CLD, l’évaluation est basée sur l’interprétation de l’image. En outre, l’inflammation et la gravité de la fibrose ne peuvent pas être évaluées de manière fiable sur la base des seules images échographiques en mode B. L’imagerie ultrasonore multimodale (par exemple, l’élastographie) peut améliorer la stadification de la fibrose, mais il reste difficile d’évaluer l’ensemble du spectre de la NASH.
Nous avons récemment développé un réseau neuronal convolutionnel (CNN) basé sur les examens échographiques en mode B réalisés au Centre hospitalier de l’Université de Montréal (CHUM) pour la détection non invasive et la stratification de la stéatose hépatique, de l’inflammation et de la fibrose. Cependant, pour déterminer son applicabilité dans la pratique clinique, nous devons évaluer la généralisation de nos résultats et l’impact de la population de patients, des vues d’imagerie à partir de différentes positions, du fabricant du scanner et du modèle sur la précision de la classification. En outre, pour faciliter le développement de modèles plus robustes et plus généraux, nous visons à intégrer notre approche dans un paradigme d’apprentissage fédéré simulé, facilitant l’apprentissage d’un modèle sur une quantité collectivement plus importante de données.

L’objectif principal de cette étude est de simuler des méthodes d’apprentissage fédéré pour améliorer la précision de la classification des maladies chroniques du foie dans l’imagerie par ultrasons. Les objectifs secondaires sont de comparer les performances des réseaux de neurones convolutifs (CNN) formés dans un seul centre (CHUM) par rapport à l’apprentissage fédéré dans plusieurs institutions partenaires, d’étudier l’efficacité de l’apprentissage actif, de l’antériorité du domaine et de l’apprentissage auto-supervisé pour améliorer la précision de la classification.

L’objectif à long terme de l’étude est de développer des biomarqueurs de maladies chroniques du foie basés sur l’imagerie et des stratégies d’investigation susceptibles de réduire la nécessité d’une biopsie du foie à l’avenir.