La patella alta, une atteinte congénitale souvent sous-détectée, pose des problèmes de diagnostic. Ce diagnostic repose sur l'examen physique et sur des mesures d'imagerie chronophages et non systématiquement réalisées (indices d'Insall-Salvati (IS) et de Caton-Deschamps (CD)). L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans l'imagerie par résonance magnétique (IRM) offre une voie prometteuse pour des mesures standardisées et automatisées. Cette étude évalue l'efficacité du seul algorithme d'IA commercial (Keros) dans la détection  automatique de la Patella Alta, en respectant les seuils des indices IS (1,5) et CD (1,3).

Une étude prospective a analysé 196 IRM du genou consécutives avec un outil d’intelligence artificielle en IRM de Genou ( Keros ), en comparant les mesures de la hauteur de la rotule aux mesures de référence de deux experts en consensus. Les performances de Keros ont été évaluées en termes de précision, de valeur prédictive positive (VPP), de valeur prédictive négative (VPN), de spécificité et de sensibilité, en utilisant les seuils de 1,3 pour la CD et de 1,5 pour l'IS. La capacité de l'algorithme à identifier les cas indéterminés et à évaluer la prévalence des doutes dans les diagnostics incertains a également été examinée.

Keros a démontré une grande précision dans la détection de la Patella Alta (96,94% pour IS, 85% pour CD) avec aucun cas marqué comme douteux (proportion de doute de 0%). La prévalence de la Patella Alta était de 5% dans la cohorte. Pour l'IS, l'algorithme a obtenu une VPN de 100 %, une VPP de 25 %, une spécificité de 96,91 % et une sensibilité de 100 %. Pour la MC, la VPN était de 91,25 %, la VPP de 36,11 %, avec une spécificité et une sensibilité de 86,39 % et 48,15 %, respectivement.

La detection automatique de la Patella Alta en IRM semble être un outil prometteur avec une sensibilité et une spécificité élevée permettant des diagnostics précoces et précis, améliorant potentiellement les résultats pour les patients. Néanmoins, il est essentiel de disposer d'ensembles de données plus vastes et diversifiés pour valider ces résultats.