The use of artificial intelligence algorithms to guide surgical treatment of adolescent idiopathic scoliosis

La scoliose idiopathique de l’adolescent (SIA) est une déformation tri-dimensionelle du rachis. Son traitement comprend l’observation, l’utilisation de corsets pour limiter sa progression ou la chirurgie pour corriger la déformation squelettique et cesser sa progression. Le traitement chirurgical reste controversé au niveau des indications, mais aussi de la chirurgie à entreprendre. Malgré la présence de classifications pour guider le traitement de la SIA, une variabilité dans la stratégie opératoire intra et inter-observateur a été décrite dans la littérature. Cette variabilité s’accentue d’autant plus avec l’évolution des techniques chirurgicales et de l’instrumentation disponible. L’avancement de la technologie et son intégration dans le milieu médical a mené à l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle informatiques pour aider la classification et l’évaluation tridimensionnelle de la scoliose. Certains algorithmes ont démontré être efficace pour diminuer la variabilité dans la classification de la scoliose et pour guider le traitement. L’objectif général de cette thèse est de développer une application utilisant des outils d’intelligence artificielle pour intégrer les données d’un nouveau patient et les évidences disponibles dans la littérature pour guider le traitement chirurgical de la SIA. Pour cela une revue de la littérature sur les applications existantes dans l’évaluation de la SIA fut entreprise pour rassembler les éléments qui permettraient la mise en place d’une application efficace et acceptée dans le milieu clinique. Cette revue de la littérature nous a permis de réaliser que l’existence de “black box” dans les applications développées est une limitation pour l’intégration clinique ou la justification basée sur les évidence est essentielle. Dans une première étude nous avons développé un arbre décisionnel de classification de la scoliose idiopathique basé sur la classification de Lenke qui est la plus communément utilisée de nos jours mais a été critiquée pour sa complexité et la variabilité inter et intra-observateur. Cet arbre décisionnel a démontré qu’il permet d’augmenter la précision de classification proportionnellement au temps passé à classifier et ce indépendamment du niveau de connaissance sur la SIA. Dans une deuxième étude, un algorithme de stratégies chirurgicales basé sur des règles extraites de la littérature a été développé pour guider les chirurgiens dans la sélection de l’approche et les niveaux de fusion pour la SIA. Lorsque cet algorithme est appliqué à une large base de donnée de 1556 cas de SIA, il est capable de proposer une stratégie opératoire similaire à celle d’un chirurgien expert dans prêt de 70% des cas. Cette étude a confirmé la possibilité d’extraire des stratégies opératoires valides à l’aide d’un arbre décisionnel utilisant des règles extraites de la littérature. Dans une troisième étude, la classification de 1776 patients avec la SIA à l’aide d’une carte de Kohonen, un type de réseaux de neurone a permis de démontrer qu’il existe des scoliose typiques (scoliose à courbes uniques ou double thoracique) pour lesquelles la variabilité dans le traitement chirurgical varie peu des recommandations par la classification de Lenke tandis que les scolioses a courbes multiples ou tangentielles à deux groupes de courbes typiques étaient celles avec le plus de variation dans la stratégie opératoire. Finalement, une plateforme logicielle a été développée intégrant chacune des études ci-dessus. Cette interface logicielle permet l’entrée de données radiologiques pour un patient scoliotique, classifie la SIA à l’aide de l’arbre décisionnel de classification et suggère une approche chirurgicale basée sur l’arbre décisionnel de stratégies opératoires. Une analyse de la correction post-opératoire obtenue démontre une tendance, bien que non-statistiquement significative, à une meilleure balance chez les patients opérés suivant la stratégie recommandée par la plateforme logicielle que ceux aillant un traitement différent. Les études exposées dans cette thèse soulignent que l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle dans la classification et l’élaboration de stratégies opératoires de la SIA peuvent être intégrées dans une plateforme logicielle et pourraient assister les chirurgiens dans leur planification préopératoire.

Statistical model based 3D shape prediction of postoperative trunks for non-invasive scoliosis surgery planning

One of the major concerns of scoliosis patients undergoing surgical treatment is the aesthetic aspect of the surgery outcome. It would be useful to predict the postoperative appearance of the patient trunk in the course of a surgery planning process in order to take into account the expectations of the patient. In this paper, we propose to use least squares support vector regression for the prediction of the postoperative trunk 3D shape after spine surgery for adolescent idiopathic scoliosis. Five dimensionality reduction techniques used in conjunction with the support vector machine are compared. The methods are evaluated in terms of their accuracy, based on the leave-one-out cross-validation performed on a database of 141 cases. The results indicate that the 3D shape predictions using a dimensionality reduction obtained by simultaneous decomposition of the predictors and response variables have the best accuracy.

Adherence to latent tuberculosis treatment among immigrants in low endemic settings : a scoping review

Contexte : En dépit du fait que la tuberculose est un problème de santé publique important dans les pays en voie de développement, les pays occidentaux doivent faire face à des taux d'infection important chez certaines populations immigrantes. Le risque de développer la TB active est 10% plus élevé chez les personnes atteintes de TB latente si elles ne reçoivent pas de traitement adéquat. La détection et le traitement opportun de la TB latente sont non seulement nécessaires pour préserver la santé de l'individu atteint mais aussi pour réduire le fardeau socio- économique et sanitaire du pays hôte. Les taux d'observance des traitements préventifs de TB latente sont faibles et une solution efficace à ce problème est requise pour contrôler la prévalence de l'infection. L'objectif de ce mémoire est d'identifier les facteurs qui contribuent à l'observance thérapeutique des traitements de TB latente auprès de nouveaux arrivants dans les pays occidentaux où les taux endémiques sont faibles. Méthodologie : Une revue systématique a été effectuée à partir de bases de données et répertoires scientifiques reconnus tels Medline, Medline in Process, Embase, Global Health, Cumulative Index to Nursing, le CINAHL et la librairie Cochrane pour en citer quelques un. Les études recensées ont été publiées après 1997 en français, en anglais, conduites auprès de populations immigrantes de l'occident (Canada, Etats-Unis, Europe, Royaume-Uni, Australie et la Nouvelle Zélande) dont le statut socio-économique est homogène. Résultats : Au total, neuf (9) études réalisées aux Etats-Unis sur des immigrants originaires de différents pays où la TB est endémique ont été analysées: deux (2) études qualitatives ethnographiques, six (6) quantitatives observationnelles et une (1) quantitative interventionnelle. Les facteurs sociodémographiques, les caractéristiques individuelles, familiales, ainsi que des déterminants liés à l'accès et à la prestation des services et soins de santé, ont été analysés pour identifier des facteurs d'observance thérapeutique. L'âge, le nombre d'années passées dans le pays hôte, le sexe, le statut civil, l'emploi, le pays d'origine, le soutien familiale et les effets secondaires et indésirables du traitement de la TB ne sont pas des facteurs ii déterminants de l'adhésion au traitement préventif. Toutefois, l’accès à l'information et de l'éducation adaptées aux langues et cultures des populations immigrantes, sur la TB et des objectifs de traitement explicites, l'offre de plan de traitement plus court et mieux tolérés, un environnement stable, un encadrement et l'adhésion au suivi médical par des prestataires motivés ont émergés comme des déterminants d'observance thérapeutique. Conclusion et recommandation : Le manque d'observance thérapeutique du traitement de la TB latente (LTBI) par des populations immigrantes, qui sont déjà aux prises avec des difficultés d'intégration, de communication et économique, est un facteur de risque pour les pays occidentaux où les taux endémiques de TB sont faibles. Les résultats de notre étude suggèrent que des interventions adaptées, un suivi individuel, un encadrement clinique et des plans de traitement plus courts, peuvent grandement améliorer les taux d'observance et d'adhésion aux traitements préventifs, devenant ainsi un investissement pertinent pour les pays hôtes.