AI detecteert botmergoedeem bij axSpA net zo goed als radioloog

Een model op basis van kunstmatige intelligentie (AI) kan botmergoedeem op MRI-scans van de wervelkolom bij axiale spondyloartritis (axSpA) net zo betrouwbaar opsporen als een ervaren radioloog. Dat blijkt uit een studie waarin een machine learning (ML)-systeem werd ontwikkeld en gevalideerd met gegevens uit twee grote fase 3-onderzoeken. Het doel was om te testen of automatische herkenning van botmergoedeem (bone marrow oedema, BMO) op MRI’s mogelijk is. De onderzoekers gebruikten in totaal 3483 MRI-scans van 686 patiënten. De MRI-beelden kwamen uit de MEASURE 1- en PREVENT-studies. Beide onderzoeken gebruikten een gestandaardiseerd MRI-protocol en de beelden werden beoordeeld door twee onafhankelijke experts volgens het Berlin-scoresysteem. Analyseproces Het ML-systeem verwerkte de beelden in twee stappen. Eerst werden de wervels automatisch herkend en gelabeld. Daarna werden de tussenliggende segmenten geanalyseerd op de aanwezigheid van BMO. Twee versies van het systeem werden getest: een volledig geautomatiseerd model (Model 1) en een model dat handmatige segmentatie van laesies gebruikte (Model 2). Vergelijking resultaten Model 1…