Des chercheurs de l'Université d'Oxford ont publié une étude selon laquelle l'IA pourrait être utilisée afin de détecter les risques de crise cardiaque chez les individus jusqu'à 10 ans à l'avance. L'étude se concentre sur l'amélioration de la précision des tomodensitogrammes cardiaques, où il est encore difficile pour les experts de prédire les risques cardiaques et de détecter le rétrécissement des artères. Un prototype aurait prédit avec précision plus de 3 000 crises cardiaques. Les chercheurs estiment que l'outil pourrait aider les spécialistes à prévenir des milliers de décès par crise cardiaque s'il est déployé et à améliorer le traitement de près de la moitié des patients.L'IA modifie rapidement le paysage de nombreux secteurs, y compris celui des soins de santé. Les progrès remarquables dans le secteur de l'IA ont ouvert la voie à de nombreuses études sur la façon dont cette technologie pourrait être utilisée pour améliorer les soins de santé et par conséquent, la santé et l'espérance de vie humaine. Dans le cadre de leur étude, financée par la British Heart Foundation (BHF), les chercheurs de l'Université d'Oxford ont examiné la façon dont l'IA pourrait améliorer la précision des tomodensitogrammes (TDM) cardiaques, qui sont des examens d'imagerie utilisés pour détecter les blocages ou les rétrécissements des artères.
Pour cela, l'équipe a mis au point un programme d'IA qui a été entraîné à l'aide d'informations sur les modifications de la graisse autour des artères enflammées, qui peuvent indiquer le risque d'une crise cardiaque. L'étude a révélé que l'IA pouvait prédire avec précision des milliers de crises cardiaques. L'équipe aurait analysé les données de plus de 40 000 patients soumis à des scanners de routine dans huit hôpitaux britanniques. L'outil d'IA a été testé sur 3 393 autres patients pendant près de huit ans et a révélé que le logiciel d'IA était capable de prédire avec précision leur risque de crise cardiaque. Un résultat surprenant, selon les chercheurs.
Le professeur Charalambos Antoniades, président du service de médecine cardiovasculaire de la BHF et directeur du centre d'imagerie et d'intervention multidisciplinaire aiguë de l'Université d'Oxford, a déclaré que l'étude a révélé que certains patients qui se rendent à l'hôpital pour des douleurs thoraciques et qui sont ensuite renvoyés chez eux courent un risque élevé de subir une crise cardiaque au cours des dix prochaines années. Cela peut arriver même s'ils ne présentent aucun signe de maladie dans leurs artères. Selon la BHF, qui a financé la recherche, environ 350 000 personnes au Royaume-Uni subissent un scanner cardiaque chaque année.
Toutefois, de nombreux patients meurent d'une crise cardiaque parce que les scanners ne détectent pas les petits rétrécissements indétectables du cœur. Le professeur Antoniades : « nous démontrons ici que le fait de fournir aux cliniciens une image précise du risque peut modifier, et potentiellement améliorer, le traitement des patients cardiaques. Nous espérons que cet outil d'IA sera bientôt mis en œuvre dans l'ensemble du NHS pour aider à prévenir des milliers de décès évitables dus à des crises cardiaques chaque année au Royaume-Uni ». L'équipe a présenté ensuite les scores de risque générés par l'IA aux médecins pour 744 patients.
Selon l'équipe, 45 % d'entre eux ont vu leur plan de traitement modifié par les médecins en conséquence. L'équipe a constaté que les patients dont les résultats indiquaient un rétrécissement "important" des artères étaient plus susceptibles de subir une crise cardiaque grave, mais que deux fois plus de patients ne présentant pas de rétrécissement important subissaient aussi des crises cardiaques, parfois mortelles. Le professeur Sir Nilesh Samani, directeur médical de la BHF, a déclaré que cette étude montre le rôle précieux que peuvent jouer les outils basés sur l'IA dans l'identification des personnes les plus exposées au risque d'infarctus du myocarde.
Il a ajouté : « trop de personnes meurent inutilement d'une crise cardiaque chaque année. Il est essentiel d'exploiter le potentiel de l'IA pour guider le traitement des patients, et de veiller à ce que le NHS soit équipé pour soutenir son utilisation. Nous espérons que cette technologie sera finalement déployée dans l'ensemble du NHS et qu'elle contribuera à sauver chaque année la vie de milliers de personnes qui, autrement, n'auraient pas été traitées ». Les chercheurs ont présenté leurs travaux le lundi 13 novembre lors des sessions scientifiques de l'American Heart Association à Philadelphie. L'étude est toutefois quelque peu controversée par des critiques.
« Si la crise cardiaque est évitée médicalement, l'IA a prédit une opération réussie à un moment indéfini dans l'un des nombreux avenirs possibles, c'est tout. En plus, le score ASCVD le fait déjà et les médecins l'utilisent tout le temps pour déterminer si un patient a besoin d'une thérapie pharmacologique », note un critique. Le score de risque ASCVD (maladie cardiovasculaire athéroscléreuse) est une directive nationale élaborée par l'American College of Cardiology des États-Unis. Il s'agit en effet d'un calcul du risque de souffrir d'un problème cardiovasculaire, tel qu'une crise cardiaque ou un accident vasculaire cérébral, sur une période de dix ans.
En outre, une étude publiée en mai dernier par des chercheurs du centre médical à but non lucratif Cedars-Sinai, basé à Los Angeles, en Californie, affirme que l'IA peut prédire les événements cardiaques indésirables tels que les crises cardiaques et montrer comment le risque évolue dans le temps. L'équipe a développé un outil d'IA qui a été formé à la collecte et à l'interrogation de données cliniques de base (telles que l'âge, le sexe, le poids, la fréquence cardiaque et la pression artérielle de chaque patient) et à l'interprétation d'images du cœur montrant le flux sanguin vers le muscle cardiaque et la façon dont le cœur se dilate et se contracte.
« En utilisant un type spécifique d'IA formé à l'interprétation des images du cœur et développé au Cedars-Sinai, nous pourrions à la fois prédire le risque d'événements cardiaques - décès, crise cardiaque ou nécessité d'un traitement urgent des vaisseaux cardiaques - et montrer comment la probabilité de ces événements indésirables évolue dans le temps », a déclaré Piotr Slomka, PhD, directeur de l'innovation en imagerie au Cedars-Sinai et chercheur à la division de l'IA en médecine et à l'Institut de cardiologie Smidt. Selon les chercheurs du Cedars-Sinai, d'un point de vue conceptuel, cette nouvelle recherche pourrait avoir de vastes implications.
Les prédictions de l'outil sont présentées sous forme de graphiques qui indiquent le risque individuel de décès du patient, de crise cardiaque ou de nécessité d'une intervention cardiovasculaire invasive, comme la pose d'un stent ou un pontage, sur une période de plusieurs années. Slomka estime que les graphiques sont faciles à comprendre et peuvent être consultés par les professionnels de la santé et les patients. L'équipe prévoit de tester l'outil dans le cadre d'essais cliniques au Cedars-Sinai dans un avenir proche. « Notre objectif ultime est d'offrir de tels outils interactifs en ligne si les images et les données cliniques sont téléchargées », a déclaré Slomka.
Le docteur Sumeet Chugh, directeur du Centre de prévention des arrêts cardiaques de l'Institut de cardiologie Smidt, a déclaré : « les algorithmes d'IA de cette nature pourraient permettre aux médecins de communiquer des informations plus personnalisées concernant le moment où les maladies cardiaques sont imminentes, ce qui permettrait aux patients de s'engager de manière plus significative dans le processus de prise de décision partagée. Plus important encore, cet outil a le potentiel de conférer une urgence appropriée, basée sur des données, aux efforts de prévention des maladies cardiaques déployés par les patients et les prestataires de soins ».
En somme, de nombreux chercheurs pensent que l'IA pourrait améliorer la médecine. Outre la découverte de médicaments et la médecine personnalisée, ils tentent également d'utiliser l'IA pour améliorer les diagnostics et la détection précoce des maladies liées à l'âge. Par exemple, les algorithmes d'IA peuvent analyser les images médicales telles que les tomodensitogrammes, les IRM et les radiographies afin d'identifier les premiers signes d'une maladie qui ne sont pas toujours visibles à l'œil nu. Cette approche pourrait aider les médecins à détecter les maladies liées à l'âge plus tôt, à un moment où elles sont plus faciles à traiter.
Sources : la British Heart Foundation, études des chercheurs du Cedars-Sinai
Et vous ?
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