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

02 Mai

15:00

14:09

Une méta-analyse parue dans Academic Radiology indique que le scanner basé sur l’IA a démontré des performances diagnostiques supérieures à celles des cliniciens pour identifier ≥50 % de sténose dans les artères coronaires et a montré d’excellentes performances diagnostiques pour reconnaître ≥70 % de sténose coronaire et de plaque calcifiée.

7:30

Les critères RECIST 1.1 sont recommandés pour l’évaluation des métastases hépatiques après un traitement systémique. Les modifications au scanner et IRM suggérant une nécrose, une fibrose, des calcifications et une hémorragie peuvent être utilisées comme indicateurs supplémentaires de la réponse tumorale, indique une étude publiée dans European Radiology.

7:00

30 Avr

16:00

Par rapport à la mammographie, le dépistage par tomosynthèse permettrait de détecter 56 cancers invasifs de plus et 18 cancers d'intervalle de moins pour 100 000 femmes invitées au dépistage (étude).

14:00

Des améliorations apportées au dossier patient électronique ont permis de réduire de 46 % la durée avant les examens de scanner au service des urgences (étude).
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