État de l'art

L’intelligence artificielle en imagerie cardiaque

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Olivier Vignaux Le 14/02/20 à 16:00, mise à jour hier à 15:06 Lecture 7 min.

Les applications de l’IA se développent dans de nombreux domaines de l’imagerie médicale et l’imagerie cardiaque ne fait pas exception. © O. V.

Résumé

Les applications de l’intelligence artificielle se multiplient en imagerie cardiaque. Au scanner, des solutions d’IA permettent d’améliorer d’une part les acquisitions tout en réduisant les doses délivrées, et d’autre part la stratification du risque (automatisation du calcul du score calcique et de l’analyse de la plaque) ainsi que la prise en charge des patients (étude fonctionnelle de la sténose coronaire par FFR-CT ou perfusion myocardique). En IRM, l’IA est employée en routine pour accélérer les acquisitions et la segmentation des cavités ventriculaires, quantifier le rehaussement tardif et caractériser le tissu myocardique grâce à des séquences de mapping (cartographie) T1 et T2. Elle permet aussi d’optimiser l’analyse des flux en 4D, très utilisée en pathologie valvulaire et dans les cardiopathies congénitales. Les performances de ces méthodes d’imagerie cardiaque associées au « big data » incluant les données cliniques, biologiques et génomiques, devraient, dans un futur plus ou moins proche, révolutionner la prédiction du risque d’événements cardiaques et la prise en charge des patients.

Introduction

Les applications de l’IA se développent dans de nombreux domaines de l’imagerie médicale et l’imagerie cardiaque ne fait pas exception. Le 11 juin 2019, s’est tenu à l’hôpital américain de Paris le Symposium Harvey Cushing sur l’intelligence artificielle en imagerie, en collaboration avec le New York Presbyterian Hospital, la Columbia University, le Weill-Cornell Medical College, et l’université Paris Descartes. De nombreux intervenants français et américains, dont le doyen de Columbia, ainsi que des start-up et des mathématiciens, ont échangé sur ce thème dans des domaines aussi variés que le cancer du sein et du poumon, l’évaluation de la réponse tumorale, les maladies neurodégénératives ou cardiovasculaires.

Une révolution pour prédire le risque

Une grande partie de l’imagerie cardiaque, notamment en scanner et IRM, repose sur la segmentation de structures anatomiques (ventricules, valves ou artères coronaires) et la mesure de différents paramètres fonctionnels (fraction d

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Auteurs

Olivier Vignaux

Radiologue Hôpital américain Neuilly-sur-Seine

Spécialité médicale

Cardiologie

Modalité d’imagerie

IRM Scanner

Mots-clés

intelligence artificielle

Discussion

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Sommaire

Le fil Docteur Imago

16 Juin

13:21

Nanox AI Ltd a reçu la certification de conformité européenne EU MDR CE pour HealthOST, une solution qui analyse les scanners de routine pour l’analyse de la santé osseuse. L'objectif est d’aider les cliniciens dans l’évaluation des maladies musculosquelettiques de la colonne vertébrale, telles que l’ostéoporose, annonce Imaging Technology News.

7:30

L'entreprise française Avicenna.AI a annoncé le 5 juin dans un communiqué l'obtention du marquage CE pour deux outils d'imagerie de la colonne vertébrale, CINA-VCF Quantix® et CINA-CSpine®.

7:00

13 Juin

16:00

Les patients attendant une thrombectomie pour occlusion d'un gros vaisseau devraient être positionnés avec la tête inclinée à 0° plutôt qu'à 30° pour assurer leur stabilité clinique et éviter leur détérioration, suggère un essai randomisé (N = 182 patients) publié dans JAMA Neurology.

15:00

13:30

Les résultats d’une étude publiée dans Neuroradiology démontrent les avantages d’une formation sur l’utilisation d’un moteur de recherche basé sur un grand modèle de langage (LLM). Des interventions éducatives même à faible effort sur les LLM ont amélioré la précision diagnostique des internes en radiologie en IRM cérébrale, « soulignant leur rôle potentiel dans les programmes de formation en radiologie ».
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