Améliorer l’estimation de la densité minérale osseuse à partir des scans DEXA de l’avant-bras à l’aide de techniques d’intelligence artificielle (IA) pour faciliter le dépistage précoce de l’ostéoporose - facilitant le dépistage précoce de l’ostéoporose

Résumé du projet

L’ostéoporose est une maladie des os fréquente chez les femmes ménopausées. Son coût annuel pour les contribuables australiens s’élève à des centaines de millions de dollars. L’ostéoporose réduit la densité minérale osseuse, ce qui affaiblit les os et augmente le risque de fracture osseuse, même lors de chutes et de stress mineurs. L’absorptiométrie à rayons X en double énergie (DEXA) de la hanche est considérée comme le test de référence pour évaluer de la densité minérale osseuse. Cependant, seuls 20 % des Australiens admissibles à ce service l’utilisent, principalement en raison du temps et des efforts nécessaires pour l’obtenir. Une approche rentable davantage accessible est urgente pour contribuer au dépistage rapide de l’ostéoporose. Nous visons à tester l’hypothèse selon laquelle les techniques automatisées d’intelligence artificielle (IA) peuvent estimer efficacement la densité minérale osseuse à partir des scans DEXA de l’avant-bras de manière à correspondre au test de référence. Cette analyse permettra d’établir que le poignet est un site de mesure de la densité minérale osseuse viable et ouvrira la voie à des recherches futures sur le dépistage précoce de l’ostéoporose à l’aide d’une radiographie périphérique simple.