Un programme de reconnaissance d’images IA pourrait lire les images cardiaques plus rapidement et accélérer les soins

L’utilisation d’un programme d’intelligence artificielle pour lire les échocardiogrammes peut réduire le temps d’attente pour les résultats et contribuer à des soins médicaux plus rapides, selon une étude scientifique de dernière minute présentée le 16 novembre à l’American Heart Association. Séances scientifiques 2024. La réunion, qui s’est tenue du 16 au 18 novembre 2024 à Chicago, est un échange mondial de premier plan sur les dernières avancées scientifiques, les recherches et les mises à jour des pratiques cliniques fondées sur des preuves dans le domaine des sciences cardiovasculaires.

Dans cette étude, un programme d’intelligence artificielle appelé PanEcho a été testé sur sa capacité à interpréter indépendamment des vidéos d’échocardiographie. Un échocardiogramme est un type d’imagerie cardiaque qui permet aux médecins de visualiser la structure et la fonction cardiaques. Il est utilisé pour diagnostiquer et traiter les maladies cardiaques.

PanEcho s’appuie sur des utilisations antérieures de l’IA en cardiologie qui se limitaient à des vues uniques du cœur et à des critères spécifiques à la maladie. L’équipe de recherche a développé un nouveau système d’IA capable de produire des rapports complets sur tous les principaux résultats de n’importe quel ensemble de vidéos d’échocardiographie.

« PanEcho a le potentiel d’être utilisé dans des échocardiogrammes de dépistage simplifiés assistés par IA », a déclaré Gregory Holste, MSE, chercheur au laboratoire Cardiovascular Data Science (CarDS) de la Yale School of Medicine de New Haven, Connecticut, qui a présenté le étude. « Dans les contextes où les lecteurs experts ne sont pas facilement accessibles, PanEcho pourrait rapidement exclure des anomalies qui nécessiteraient autrement une référence urgente. »

Les performances diagnostiques de PanEcho ont été évaluées à l’aide d’une mesure standard de précision pour les tests de diagnostic : l’aire sous la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur (AUC). Un test précis à 100 % a une AUC de 1, et un test non informatif (par exemple, une estimation aléatoire) a une AUC de 0,5.

L’étude a révélé :

• Lorsque les capacités de PanEcho ont été évaluées dans 18 tâches de classification diagnostique différentes, son score moyen était de 0,91.
• Lors de l’évaluation de la fonction et de la structure du ventricule, les scores de précision de PanEcho étaient :
• 0,95 AUC pour détecter une augmentation de la taille du ventricule gauche, ce qui rend difficile le pompage du sang par le cœur.
• 0,98 AUC pour identifier un dysfonctionnement systolique dans le ventricule gauche réduit la capacité de la chambre à pomper le sang dans l’aorte.
• 0,91 AUC pour détecter l’hypertrophie du ventricule gauche, terme utilisé lorsque la chambre de pompage gauche du cœur s’est épaissie et peut ne pas pomper efficacement.
• 0,93 AUC pour identifier un dysfonctionnement systolique dans le ventricule droit réduit la capacité de la chambre à pomper le sang dans les poumons.
• Lors du diagnostic de la maladie valvulaire, les scores de précision de PanEcho étaient :
• 0,99 AUC pour identifier une sténose aortique sévère, un flux sanguin restreint en raison d’une accumulation de calcium sur les valvules cardiaques.
• 0,96 AUC pour identifier la sténose mitrale, le rétrécissement de la valvule mitrale entre l’oreillette gauche et le ventricule gauche.
• 0,93 AUC pour identifier une régurgitation aortique modérée ou importante, une fuite de sang à travers la valvule aortique.
• 0,96 AUC pour identifier une régurgitation mitrale modérée ou importante, une fuite de sang vers l’arrière à travers la valvule mitrale.

PanEcho a également été évalué sur sa capacité à estimer les paramètres échocardiographiques continus, en utilisant l’erreur absolue moyenne, qui est une mesure de la distance moyenne entre les valeurs prédites et les valeurs réelles, ce qui signifie que plus la distance est petite, plus la prédiction est précise. Lorsqu’il a été évalué dans 21 tâches, PanEcho avait une erreur absolue moyenne normalisée de 0,13.

PanEcho a démontré sa précision lors de la quantification des dimensions et de la fonction du ventricule gauche, notamment :

• Erreur absolue moyenne de 4,4 % lors de l’estimation de la fraction d’éjection du ventricule gauche ;
• Erreur absolue moyenne de 1,3 mm lors de l’estimation de l’épaisseur du septum intraventriculaire du ventricule gauche ; et
• Erreur absolue moyenne de 1,2 mm lors de l’estimation de l’épaisseur de la paroi postérieure du ventricule gauche.

Ces mesures sont essentielles pour évaluer avec précision la structure et la fonction du ventricule gauche, un aspect majeur de la santé cardiaque.

« Ce travail représente une avancée dans l’IA pour l’échocardiographie, et nous espérons que la diffusion publique de notre modèle d’IA encouragera la communauté des chercheurs à évoluer vers des approches flexibles, multi-tâches et multi-vues pour l’interprétation de l’échocardiogramme », a-t-il ajouté.

PanEcho est limité par sa validation rétrospective sur des données précédemment acquises. La prochaine étape consiste à valider prospectivement son application dans des environnements de soins aux patients réels afin de fournir de plus amples informations sur sa viabilité clinique, a déclaré Holste. « Il doit également être évalué pour une utilisation avec des appareils d’échocardiogramme portables utilisés dans les salles d’urgence et les petites cliniques médicales, où les outils d’IA ont le potentiel d’avoir le plus grand impact positif. »

Contexte de l’étude, conception et détails :

• PanEcho a été développé à partir de 1,23 million de vidéos d’échocardiogramme avec des vues multiples qui faisaient partie de près de 34 000 tests d’échocardiographie transthoracique effectués pour des personnes traitées dans un hôpital du système de santé de Yale-New Haven (cinq sites dans le Connecticut) ou qui ont été vues dans l’une des cliniques externes du système. entre 2016 et 2022. Le programme d’IA a été développé par le CarDS Lab de la Yale School of Medicine.
• Les échocardiogrammes provenaient de 26 067 personnes uniques dont les soins de routine comprenaient ce type d’imagerie.
• Environ 52 % des données d’imagerie collectées provenaient d’adultes s’identifiant comme des hommes.
• L’âge moyen des personnes dont les échocardiogrammes faisaient partie de cette collection était de 67 ans.
• Environ 80 % des participants à la collection d’images étaient des Blancs, 14,2 % des Noirs, 1,8 % des Asiatiques et 4,3 % des personnes s’identifiant comme d’une autre race dans cette étude.