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

07 Août

7:00

7:00

Une collaboration internationale de sociétés de radiologie thoracique a élaboré des recommandations pour harmoniser l’évaluation des anomalies pulmonaires résiduelles post-COVID-19. Elle préconise un scanner thoracique à faible dose chez les patients présentant des symptômes respiratoires persistants ou progressifs trois mois après l’infection, et recommande l’usage du glossaire de la Fleischner Society. Le terme « anomalie pulmonaire résiduelle post-COVID-19 » doit remplacer « anomalie pulmonaire interstitielle », pour décrire les anomalies pulmonaires au scanner après une pneumonie COVID-19.
06 Août

15:00

Une étude multicentrique, publiée par Academic Radiology, a évalué l’apport de l’intelligence artificielle (IA) dans la détection du cancer de la prostate sur IRM. L’assistance par IA a significativement amélioré la sensibilité des radiologues non experts (de 67,3 % à 85,5 %) sans compromettre la spécificité, tandis que l’IA seule a également montré une performance diagnostique élevée. Ces résultats suggèrent que l’IA peut renforcer l’efficacité du diagnostic des radiologues.

7:00

La pose de la première pierre de l’extension de la plateforme d’imagerie biomédicale Cyceron a lieu ce vendredi 20 juin 2025 sur le campus Jules Horowitz à Caen (Normandie), indique l'université de Caen.

7:00

05 Août

15:02

La Société de médecine nucléaire et d'imagerie moléculaire (SNMMI) publie ses recommandations pour la standardisation de la terminologie et des données en médecine nucléaire.
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