D'après une étude, l'intelligence artificielle pourrait contribuer à identifier les personnes à risque d'insuffisance cardiaque. Des chercheurs de la faculté de médecine de l'université de Dundee ont utilisé l'intelligence artificielle pour améliorer le diagnostic et la prise en charge précoce de l'insuffisance cardiaque.
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Les chercheurs ont appliqué l'intelligence artificielle, via des techniques d'apprentissage automatique, à l'analyse d'images échocardiographiques de milliers de patients afin de détecter les signes précoces de problèmes cardiaques pouvant mener à une insuffisance cardiaque. Cette avancée pourrait considérablement améliorer l'efficacité du diagnostic et bénéficier aux patients dans le domaine de la santé.
Des chercheurs utilisent l'IA pour visualiser les motifs de la forme du cœur
Pour ce faire, l'équipe de recherche, dirigée par le professeur Chim Lang, a utilisé des approches d'apprentissage profond en intelligence artificielle expérimentale afin de lire et d'analyser des images échocardiographiques issues de dossiers de santétronet d'examens cardiaques populationnels. Cela leur a permis de visualiser des schémas dans la forme et la fonction du cœur susceptibles d'exposer un patient à un risque accru de développer une insuffisance cardiaque.
L'intelligence artificielle pourrait servir à détecter les risques d'insuffisance cardiaque, selon une étude. https://t.co/TkUuruMLMs
— STV News (@STVNews) 30 mai 2024
Les chercheurs ont utilisé des données fournies volontairement par des patients du Registre et de la Biobanque de Recherche en Santé Écossaise (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 constitué.
Les examens cardiaques par IA sont plus précis
Les examens cardiaques réalisés grâce à l'intelligence artificielle ont fourni des mesures relativement plus précises que les examens conventionnels. Selon le professeur Chim Lang, qui a dirigé l'étude, le logiciel d'IA a permis d'obtenir davantage d'informations sur la structure et la fonction cardiaques, importantes pour le diagnostic de l'insuffisance cardiaque.
« Nos recherches représentent une avancée dans l'utilisation de l'apprentissage profond pour l'interprétationmaticdes images échocardiographiques. Cela peut nous permettre de rationaliser l'dentà grande échelle des patients atteints d'insuffisance cardiaque dans les ensembles de données des dossiers médicauxtron. »
Professeur Lang
Les images échocardiographiques améliorées par l'IA ont permis une meilleuredefide la taille et des fonctions cardiaques que les examens échocardiographiques classiques issus des dossiers médicaux électroniques. Ce niveau de détail, associé à la capacité de traiter des images à plus grande échelle, pourrait accélérer la sélection des patients dans les essais cliniques ou faciliter le suivi de l'insuffisance cardiaque au sein des systèmes de santé.
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L’insuffisance cardiaque demeure un problème de santé publique et clinique fréquent. Il s’agit d’un état dans lequel le cœur ne parvient plus à pomper suffisamment de sang vers le reste du corps. Bien qu’il n’existe aucun traitement curatif, des modifications du mode de vie, la chirurgie et les médicaments peuvent contribuer à en contrôler les symptômes et à ralentir la progression de la maladie, qui s’aggrave généralement avec le temps.
À partir des dossiers des patients, les chercheurs ont utilisé l'apprentissage automatique pourdentdes anomalies structurelles et fonctionnelles qui seraient difficiles à déceler par la seule analyse d'images échocardiographiques.
L'IA détecte des anomalies Tracpar les méthodes d'analyse traditionnelles
Dans une interview, le professeur Lang a déclaré que l'étude recèle un grand potentiel pour améliorer la vie des patients. Il a précisé que, grâce à l'analyse des dossiers de patients caractéristiques, l'équipe a pu détecter des anomalies morphologiques et mécanistiques qui n'auraient pas été visibles sur les images échocardiographiques bidimensionnelles standard.
« En analysant un grand nombre de dossiers de patients, nous avons pu détecter des anomalies structurelles et fonctionnelles que nous n'aurions pas pu déceler avec l'analyse traditionnelle des images échocardiographiques. »
Professeur Lang
L'étude publiée dans l' ESC Heart Failure Journal met en lumière la capacité de l'IA à transformer les soins de santé en contribuant au diagnostic précoce de ces troubles complexes. Comme indiqué, grâce au soutien du développeur de logiciels Us2 et au financement de ROCH Diagnostics International, cette recherche ouvre la voie à une exploration plus approfondie des applications de l'IA dans le diagnostic prédictif et les traitements personnalisés.
Reportage Cryptopolitan de Chris Murithi
