L’apprentissage machine sur un coroscanner permet de mieux prédire les complications

Faut-il oublier le CAD-RADS ? Un article paru dans Radiology [1] en juin 2019 suggère en tout cas qu’un système d’apprentissage machine pourrait être plus performant que des systèmes de classification « classiques » pour distinguer, parmi les patients qui passent un coroscanner, ceux qui risquent de mourir ou d’être victimes d’événements cardiovasculaires indésirables.

6 892 patients avec 16 segments coronariens étudiés

L’étude rétrospective a porté sur des examens réalisés entre février 2004 et novembre 2009. 6 892 patients (4 452 hommes et 2 440 femmes) ont passé un coroscanner.

[contenu_encadre img="" titre="Le protocole d'examen utilisé" auteur="" legende="" credit=""]Un scanner de 64 coupes a été utilisé (GE Healthcare). Le protocole prévoyait un examen après injection d’un bolus de 20 ml d’iodixanol à 320 mg/ml suivi de 20 ml de solution saline, puis de 80 ml d'agent de contraste à 5 ml par seconde, puis de 50 ml à 5 ml par seconde d'une solution de rinçage saline. Les paramètres ut