Une méthode d’IA révolutionnaire trouve un chemin vers le cœur des gens

Les scientifiques dévoilent des méthodes révolutionnaires et précises basées sur l’IA pour classer la fonction et les maladies cardiaques à l’aide de radiographies pulmonaires.

Alors que l’intelligence artificielle (IA) peut souvent être perçue comme un système sans émotion et piloté par une machine, des chercheurs de l’Université métropolitaine d’Osaka ont révélé son potentiel à apporter un soutien réconfortant – ou, plus exactement, un « avertissement au cœur ».

L’équipe a développé une application révolutionnaire de l’IA qui catégorise les fonctions cardiaques et identifie avec précision les valvulopathies cardiaques, soulignant les progrès en cours dans l’intégration de la science et de la technologie médicales pour améliorer les résultats pour les patients. Les résultats ont été récemment publiés dans la revue La Lancette Santé numérique.

La cardiopathie valvulaire, l’une des causes de l’insuffisance cardiaque, est souvent diagnostiquée par échocardiographie. Cette technique nécessite cependant des compétences spécialisées, ce qui entraîne une pénurie de techniciens qualifiés. Pendant ce temps, la radiographie thoracique est l’un des tests les plus courants pour identifier les maladies, principalement pulmonaires. Même si le cœur est également visible sur les radiographies thoraciques, on savait jusqu’à présent peu de choses sur la capacité des radiographies thoraciques à détecter une fonction ou une maladie cardiaque.

À gauche : Radiographie thoracique À droite : Visualisation des motifs du jugement de l’IA. Crédit : Daiju Ueda, OMU

Les radiographies thoraciques, ou radiographies pulmonaires, sont réalisées dans de nombreux hôpitaux et leur réalisation nécessite très peu de temps, ce qui les rend hautement accessibles et reproductibles. En conséquence, l’équipe de recherche dirigée par le Dr Daiju Ueda, du Département de radiologie diagnostique et interventionnelle de l’École supérieure de médecine de l’Université métropolitaine d’Osaka, a estimé que si la fonction cardiaque et la maladie pouvaient être déterminées à partir de radiographies thoraciques, ce test pourrait servir de un complément à l’échocardiographie.

L’équipe du Dr Ueda a développé avec succès un modèle qui utilise l’IA pour classer avec précision les fonctions cardiaques et les valvulopathies à partir de radiographies thoraciques. Étant donné que l’IA entraînée sur un seul ensemble de données est confrontée à des biais potentiels, conduisant à un faible précision, l’équipe visait des données multi-institutionnelles. En conséquence, un total de 22 551 radiographies thoraciques associées à 22 551 échocardiogrammes ont été collectées auprès de 16 946 patients dans quatre établissements entre 2013 et 2021. Les radiographies thoraciques étant définies comme données d’entrée et les échocardiogrammes comme données de sortie, le modèle d’IA a été formé pour apprendre les caractéristiques reliant les deux ensembles de données.

Le modèle d’IA a pu catégoriser précisément six types sélectionnés de valvulopathies cardiaques, avec l’aire sous la courbe, ou AUC, allant de 0,83 à 0,92. (L’AUC est un indice d’évaluation qui indique la capacité d’un modèle d’IA et utilise une plage de valeurs de 0 à 1, plus la valeur est proche de 1, mieux c’est.) L’AUC était de 0,92 à un seuil de 40 % pour détecter l’éjection ventriculaire gauche. fraction – une mesure importante pour surveiller la fonction cardiaque.

« Il nous a fallu beaucoup de temps pour obtenir ces résultats, mais je crois qu’il s’agit d’une recherche importante », a déclaré le Dr Ueda. « En plus d’améliorer l’efficacité des diagnostics des médecins, le système pourrait également être utilisé dans les zones où il n’y a pas de spécialistes, lors d’urgences nocturnes et pour les patients ayant des difficultés à subir une échocardiographie. »