Logiciel

Un cœur virtuel en 3D prédit l’insuffisance cardiaque

Une équipe britannique a développé un logiciel qui peut de prédire les risques d’insuffisance cardiaque et les chances de survie des patients souffrant d’hypertension artérielle.

Le 07/03/17 à 12:00, mise à jour aujourd'hui à 15:22 Lecture 1 min.

Exemple de modélisation numérique du cœur d’un patient atteint d’une hypertension pulmonaire. À gauche : modèle tridimensionnel du cœur en fin de diastole (en gris), et fin de systole (ventricule droit en bleu, ventricule gauche en rouge) utilisé pour évaluer l’excursion systolique à chaque point anatomique, grâce à un modèle de mouvement déformant. À droite : modèle statistique du mouvement de l’endocarde ventriculaire droit, utilisé pour déterminer les mouvements fonctionnels associés à la survie. © Dawes T. J. et coll

Les chercheurs britanniques de l’UK’s Medical Research Council et de l’Imperial College of London, au Royaume-Uni, ont développé un logiciel qui peut créer des cœurs virtuels en 3D, reproduisant la manière dont l’organe se contracte pendant ses battements. Objectif : permettre à une intelligence artificielle capable d’apprentissage de prédire les risques d’insuffisance cardiaque et les chances de survie.

Prédire la durée de vie

Comme l’expliquent ses créateurs dans Radiology [1], le système crée ces modèles à partir d’images d’IRM cardiaques des patients, couplées à des informations provenant d’analyses sanguines et d’autres observations. Cette technologie a été testée sur des personnes souffrant d’hypertension pulmonaire, une pathologie qui conduit à l’insuffisance cardiaque si elle n’est pas traitée de façon appropriée, à cause d’une forte pression dans les vaisseaux sanguins, notamment sur le cœur droit. Le traitement dépend des risques de développer une insuffisance cardiaque, souvent mal évalués avec les méthodes actuelles.

Une analyse en quelques secondes

L’étude a porté sur 256 patients atteints d’une hypertension artérielle coronaire. Tous ont passé une ciné-IRM. Le logiciel a analysé plus de 30 000 points du cœur à chaque battement et « a appris automatiquement quelles caractéristiques ont été les premiers prédicteurs de l’insuffisance cardiaque et de la mort. » « L’ordinateur fait l’analyse en quelques secondes et interprète simultanément les données […] sans intervention humaine. Cela pourrait aider les médecins à donner les bons traitements aux bons patients, au bon moment », explique Tim Dawes de l’Imperial College of London. Les chercheurs vont maintenant tester ce logiciel afin de vérifier les premiers résultats.

Auteurs

Virginie Facquet

Bibliographie

  1. Dawes T. J. et coll., « Machine Learning of Three-dimensional Right Ventricular Motion Enables Outcome Prediction in Pulmonary Hypertension: A Cardiac MR Imaging Study », Radiology, 16 janvier 2017. DOI : 10.1148/radiol.2016161315.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

24 Avr

17:31

Une étude publiée dans Scientific Reports a évalué la capacité de GPT-4o à standardiser les recommandations de suivi à partir de comptes rendus de radiologie, en les comparant à celles de radiologues humains sur 100 cas cliniques. Les résultats montrent que GPT-4o atteint une qualité globale comparable à un radiologue expérimenté et supérieure à un interne.

7:30

En 2024, les radiologues n’ont reçu que 0,76 % des financements de recherche de la part de l’industrie (90,4 millions de dollars), avec une forte concentration sur une minorité d’entre eux. La part de la radiologie dans le financement total a diminué entre 2019 et 2024 (de 1,34 % à 1,06 %), suggérant un soutien limité et en déclin (étude).
23 Avr

15:00

Les nouvelles recommandations du National Comprehensive Cancer Network® préconisent une évaluation des risques basée sur l'IA et d'utiliser des mammographies pour prédire le risque de cancer du sein à 5 ans chez une femme. L'un des changements les plus importants est d'étendre le dépistage des risques par mammographie à partir de 35 ans. (source)

12:57

Une étude signale que depuis le Covid-19 des retards de diagnostic après une mammographie de dépistage revenue anormale s'aggravant chaque année. Certains sous-groupes de femmes, comme celles au chômage ou âgées de 50 à 59 ans, présentent un risque accru de suivi retardé et persistant.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR