Des chercheurs de l’Université Edith Cowan ont développé un logiciel qui analyse rapidement les analyses de densité osseuse pour détecter la calcification de l’aorte abdominale (CAA), un prédicteur d’événements cardiovasculaires et d’autres risques pour la santé. Le logiciel a traité les images avec un accord de 80 % avec les experts et pourrait révolutionner la détection précoce des maladies au cours de la pratique clinique de routine.
Les analyses de la densité osseuse peuvent désormais identifier rapidement un indicateur de risque pour la santé cardiovasculaire.
Grâce à l’intelligence artificielle, nous aurons bientôt la capacité de prédire notre risque de développer des problèmes de santé graves à l’avenir, d’une simple pression sur un bouton.
La calcification de l’aorte abdominale (CAA) fait référence à l’accumulation de dépôts de calcium dans les parois de l’aorte abdominale. Cela peut indiquer un risque accru d’événements cardiovasculaires, notamment de crise cardiaque et d’accident vasculaire cérébral.
Il prédit également votre risque de chutes, de fractures et de démence tardive. De manière pratique, les scanners de densité osseuse courants utilisés pour détecter l’ostéoporose peuvent également détecter la CAA.
Cependant, des lecteurs experts hautement qualifiés sont nécessaires pour analyser les images, un processus qui peut prendre 5 à 15 minutes par image.
Mais des chercheurs de l’École des sciences et de l’École des sciences médicales et de la santé de l’Université Edith Cowan (ECU) ont collaboré pour développer un logiciel capable d’analyser les analyses beaucoup plus rapidement : environ 60 000 images en une seule journée.
Le professeur agrégé Joshua Lewis, chercheur et futur leader de la Heart Foundation, a déclaré que cette augmentation significative de l’efficacité sera cruciale pour l’utilisation généralisée de la CAA dans la recherche et pour aider les gens à éviter de développer des problèmes de santé plus tard dans la vie.
« Étant donné que ces images et ces scores automatisés peuvent être acquis rapidement et facilement au moment des tests de densité osseuse, cela pourrait conduire à de nouvelles approches à l’avenir pour un traitement précoce. maladie cardiovasculaire détection et surveillance des maladies au cours de la pratique clinique de routine », a-t-il déclaré.
Gagner BEAUCOUP de temps
Les résultats sont le fruit d’une collaboration internationale entre l’ECU, l’Université de Washington, l’Université du Minnesota à Southampton, l’Université du Manitoba, le Marcus Institute for Aging Research et la Hebrew SeniorLife Harvard Medical School. Il s’agit véritablement d’un effort mondial multidisciplinaire.
Bien qu’il ne s’agisse pas du premier algorithme développé pour évaluer la CAA à partir de ces images, l’étude est la plus vaste du genre, basée sur les modèles d’appareils de densité osseuse les plus couramment utilisés et la première à être testée dans un contexte réel à l’aide d’images. prises dans le cadre des tests de routine de la densité osseuse.
Plus de 5 000 images ont été analysées par des experts et le logiciel de l’équipe.
Après avoir comparé les résultats, l’expert et le logiciel sont arrivés à la même conclusion concernant l’étendue de la CAA (faible, modérée ou élevée) dans 80 % des cas – un chiffre impressionnant étant donné qu’il s’agissait de la première version du logiciel.
Il est important de noter que seulement 3 % des personnes considérées comme ayant des niveaux élevés de CAA ont été diagnostiqués à tort comme ayant de faibles niveaux par le logiciel.
« Cela est remarquable car ce sont les individus présentant la plus grande étendue de maladie et le risque le plus élevé d’événements cardiovasculaires mortels et non mortels et de mortalité toutes causes confondues », a déclaré le professeur Lewis.
« Même s’il reste encore du travail à faire pour améliorer le logiciel précision par rapport aux lectures humaines, ces résultats proviennent de notre algorithme version 1.0, et nous avons déjà considérablement amélioré les résultats avec nos versions les plus récentes.
« L’évaluation automatisée de la présence et de l’étendue de la CAA avec des précisions similaires à celles des spécialistes en imagerie offre la possibilité d’un dépistage à grande échelle des maladies cardiovasculaires et d’autres affections, avant même qu’une personne ne présente des symptômes. »
« Cela permettra aux personnes à risque d’apporter les changements nécessaires à leur mode de vie beaucoup plus tôt et de les placer dans un meilleur endroit pour être en meilleure santé au cours de leurs dernières années. »
La Heart Foundation a financé le projet, grâce à la bourse Future Leadership 2019 du professeur Lewis, qui soutient la recherche sur une période de trois ans.
