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 aujourd'hui 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

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Sommaire

Le fil Docteur Imago

13 Oct

15:20

L'hôpital Marie-Lannelongue (92) est le premier centre français à s'équiper du système ION de la société Intuitive Surgical. Son cathéter robotique « ultra mince » permet de réaliser des biopsies dans les zones difficiles d'accès du poumon, annonce un communiqué de presse.

15:00

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Chez 684 patients atteints de nodules pulmonaires en verre dépoli, une étude présentée dans Radiology n'a pas relevé de différence significative au niveau de la survie à long terme entre ceux qui avaient été opérés et ceux qui avaient simplement été surveillés par scanner. « Le scanner pourrait donc être suffisant jusqu'à ce qu'une composante solide apparaisse », concluent les chercheurs.

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La reconstruction par apprentissage profond est capable de maintenir une qualité d'image élevée lors d'un angioscanner ultra basse dose pour la recherche d'embolie pulmonaire, conclut une étude chinoise.

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10 Oct

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Les grands modèles de langage (LLM) et les modèles de langage de vision (VLM) accessibles au public incluent désormais rarement des avertissements médicaux en réponse aux questions médicales des patients sur les examens d’imagerie, indique une étude parue dans Nature.
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