L’IA pourrait potentiellement détecter le risque d’insuffisance cardiaque, selon une recherche

Selon une étude, l'intelligence artificielle pourrait aider à détecter les personnes à risque d'insuffisance cardiaque. Des chercheurs de l'École de médecine de l'Université de Dundee ont utilisé l'intelligence artificielle pour améliorer le diagnostic et la prise en charge de l'insuffisance cardiaque à un stade précoce. 

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Les chercheurs ont appliqué l'intelligence artificielle via des techniques d'apprentissage automatique dans l'analyse des images échocardiographiques de milliers de patients afin de détecter de petits signes de problèmes cardiaques menant à l'insuffisance cardiaque. Cela pourrait grandement améliorer l'efficacité du diagnostic et bénéficier aux patients dans le secteur de la santé.

Les chercheurs utilisent l'IA pour visualiser les motifs de la forme du cœur

Pour y parvenir, l'équipe de recherche, dirigée par le Prof Chim Lang, a utilisé des approches d'apprentissage profond par IA en essai pour lire et analyser les images échocardiographiques recueillies à partir de dossiers de santé électroniques basés sur la population et d'examens cardiaques. Cela leur a permis de visualiser des motifs dans la forme et la fonction du cœur qui pourraient exposer un patient à un risque plus élevé de développer une insuffisance cardiaque.

L'IA pourrait être utilisée pour détecter le risque d'insuffisance cardiaque, selon une étude.https://t.co/TkUuruMLMs

— STV News (@STVNews) Mai 30, 2024

Les chercheurs ont utilisé des données fournies volontairement par des patients du Scottish Health Research Register et Biobank (SHARE). Ils ont initialement sélectionné un ensemble de données de 15 000 dossiers de patients, à partir duquel l'échantillon final de 578 patients a été dérivé.

Les scanners cardiaques par IA sont plus précis

Les scanners cardiaques réalisés avec l'aide de l'intelligence artificielle ont fourni des mesures relativement plus précises que celles obtenues par les méthodes conventionnelles. Selon le Professeur Chim Lang, qui a dirigé l'étude, le logiciel IA offrait plus de caractéristiques de la structure et de la fonction cardiaques importantes pour le diagnostic de l'insuffisance cardiaque.

« Notre recherche représente une avancée dans l'utilisation de l'apprentissage profond pour interpréter automatiquement les images échocardiographiques. Cela nous permettra de rationaliser l'identification des patients souffrant d'insuffisance cardiaque à grande échelle dans les ensembles de données de dossiers de santé électroniques. »

Professeur Lang

Les images échocardiographiques améliorées par l'IA offraient une taille et des fonctions du cœur mieux définies que les scanners moyens récupérés à partir de paramètres de données EHR. Ce niveau de détail, ainsi que la capacité de traiter des images à plus grande échelle, pourraient accélérer la sélection des patients dans les essais cliniques ou aider à la surveillance de l'insuffisance cardiaque à travers les systèmes de santé.

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L'insuffisance cardiaque reste un problème clinique et de santé publique courant. C'est un état dans lequel le cœur ne peut plus pomper suffisamment de sang vers le reste du corps. Il n'existe pas de remède à cette affection, mais des changements de mode de vie, la chirurgie et les médicaments peuvent aider à contrôler les symptômes et la progression de la maladie, qui progresse généralement avec le temps.

En utilisant les dossiers des patients, les chercheurs ont utilisé l'apprentissage automatique pour identifier des anomalies structurelles et fonctionnelles qui seraient difficiles à remarquer par l'analyse d'images échocardiographiques seule.

L'IA détecte des anomalies non traçables avec l'analyse traditionnelle

Dans une interview, le Professeur Lang a déclaré que l'étude présente un grand potentiel pour améliorer la vie des patients. Il a mentionné que sur la base de l'évaluation des dossiers de patients emblématiques, l'équipe a pu détecter des anomalies morphologiques et mécaniques qui n'auraient pas été visibles sur des images échocardiographiques bidimensionnelles standard.

« En évaluant d'énormes quantités de dossiers de patients, nous avons pu détecter des anomalies structurelles et fonctionnelles que nous n'aurions pas pu faire avec l'analyse traditionnelle des images échocardiographiques. »

Professeur Lang

L'étude publiée dans le ESC Journal Heart Failure met en évidence la capacité de l'IA à transformer les soins de santé en aidant au diagnostic précoce de ces troubles difficiles. Comme indiqué, avec l'aide du développeur de logiciels Us2 et du financement de ROCH Diagnostics International, la recherche ouvre la voie à une exploration plus approfondie des applications de l'IA dans le diagnostic prédictif et le traitement personnalisé.

Cryptopolitan, reportage de Chris Murithi