L’IA entraînée à détecter les fractures chez les chevaux ouvre la porte à la prévention des blessures catastrophiques
Un système d’intelligence artificielle (IA) capable de détecter et d’identifier les fractures chez les chevaux a été nominé pour un prix prestigieux.
La recherche du Royal Veterinary College (RVC) a été sélectionnée pour le prix STEM for Britain 2026, en reconnaissance de son travail dans l’application de l’IA pour améliorer la détection des fractures chez les animaux.
L’équipe de recherche a compilé une banque de données d’images, comprenant 100 cas de fractures équines, 70 cas félins et environ 4 000 images de fractures humaines provenant d’une base de données publique.
Les chercheurs ont construit un système d’IA capable d’identifier le type d’analyse (comme une radiographie, une tomodensitométrie ou une IRM), de reconnaître l’angle de l’image et de détecter et localiser les fractures. Ils ont découvert que le système était efficace pour détecter les fractures chez les chevaux, en utilisant les connaissances acquises grâce à des milliers d’images de fractures humaines. C’est ce qu’on appelle l’apprentissage par transfert.
Cela signifiait que le modèle pouvait être formé sur des images scannées par des humains, puis adapté à un usage vétérinaire. Le système a atteint une précision de 71 à 84 %, sans avoir besoin « d’un nombre irréaliste d’images équines » pour tirer des enseignements.
L’étude, financée par le Horserace Betting Levy Board, a été dirigée par Ruby Chang, professeur agrégé de statistiques au RVC, et réalisée par Hanya Ahmed.
« Le Dr Ahmed a brillamment appliqué son expertise en analyse d’images médicales au domaine vétérinaire, en développant un nouveau système d’IA pour détecter les fractures chez les chevaux de course », a déclaré le Dr Chang.
« Ce travail exceptionnel a maintenant également été publié dans Bioengineering. Cette double reconnaissance témoigne des compétences et du dévouement du Dr Ahmed et une merveilleuse célébration de l’effort de collaboration de notre équipe pour faire progresser la technologie du diagnostic. »
L’équipe a également élargi sa collaboration avec le Hong Kong Jockey Club pour déterminer si l’IA peut identifier les premiers changements osseux chez les chevaux de course avant qu’une fracture ne se produise. On espère qu’en cas de succès, cela pourrait soutenir les efforts visant à prévenir les blessures catastrophiques.
