2023-10-03 15:34:27
Des algorithmes « alliés » des médecins et des patients également dans le monde de la cardiologie : de la prévention au diagnostic et au traitement. En quelques années, nous sommes passés de la recherche des symptômes d’une maladie sur un moteur de recherche à l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique pour identifier rapidement une crise cardiaque, reconnaître une sténose coronarienne « difficile », choisir le traitement ou l’intervention la plus adaptée. une maladie cardiaque. Les spécialistes de la Société italienne de cardiologie interventionnelle (Gise) font le point à l’occasion du 44e Congrès national, à Milan du 3 au 6 octobre.
«Nous sommes au milieu d’une révolution en cardiologie interventionnelle et l’intelligence artificielle ouvre la voie – explique Giovanni Esposito, président de Gise et directeur de l’UOC de Cardiologie, Hémodynamique et UTIC de l’Hôpital Universitaire Federico II de Naples – De l’infarctus du myocarde du diagnostic et du traitement de l’athérosclérose coronarienne à la planification et à l’exécution de procédures interventionnelles structurelles et au développement d’applications et d’outils pédagogiques interactifs pour fournir aux personnes des informations sur les maladies cardiovasculaires, les facteurs de risque et les mesures préventives : les applications possibles sont nombreuses et il y en aura il y en aura bien d’autres à l’avenir.”
En Italie, environ 120 000 personnes souffrent chaque année d’un infarctus du myocarde. Parmi eux, environ 25 000 meurent parce qu’ils n’ont pas été secourus à temps. La rapidité du diagnostic est donc cruciale et l’ECG est un test non invasif utilisé pour évaluer l’activité électrique du cœur. Mais comment l’intelligence artificielle peut-elle contribuer au diagnostic précoce de l’infarctus aigu du myocarde ? «L’IA est capable d’identifier les altérations électrocardiographiques qui se produisent en cas de syndrome coronarien aigu – ajoute Esposito – En particulier, des études récentes ont montré que l’utilisation de modèles d’apprentissage profond permet d’obtenir une bonne précision dans le diagnostic de crise cardiaque. Ces observations ouvrent la voie à l’utilisation de systèmes d’IA pour soutenir les activités des réseaux dépendants du temps. »
L’apprentissage automatique permet alors la reconstruction, l’interprétation et l’analyse d’images angiographiques ou obtenues avec des méthodes d’imagerie intravasculaire. Cela implique de disposer d’outils capables de fournir des informations de plus en plus détaillées sur les caractéristiques des lésions coronaires. Esposito poursuit : « Des algorithmes spécifiques peuvent détecter une sténose coronarienne fonctionnellement significative. Des applications sont disponibles qui combinent des images angiographiques et échocardiographiques dans le modèle d’apprentissage automatique, permettant aux cardiologues interventionnels d’identifier les structures basées sur les tissus mous. Cela peut permettre une orientation anatomique plus intelligente, en particulier pour les procédures difficiles, et réduire la durée de la fluoroscopie, l’utilisation du produit de contraste et la durée totale de la procédure. Le développement de méthodes non invasives pour l’identification de sténoses coronariennes importantes est également révolutionnaire. »
Les algorithmes d’IA peuvent contribuer à améliorer la qualité des images obtenues par échocardiographie transœsophagienne, tomodensitométrie (TDM) ou imagerie par résonance magnétique (IRM), faciliter leur visualisation et leur interprétation, mais peuvent également être utilisés pour la formation et la formation des cardiologues interventionnels avec la simulation de structures complexes. procédures dans un environnement virtuel sécurisé.
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