2024-02-28 13:11:18
Points saillants de la déclaration :
- L’American Heart Association encourage la recherche et le développement de l’intelligence artificielle (IA) et d’autres outils et services connexes susceptibles de soutenir et de permettre des approches plus précises de la recherche, de la prévention et des soins en matière de maladies cardiovasculaires et d’accidents vasculaires cérébraux.
- Les universités, l’industrie et les gouvernements du monde entier consacrent des ressources au développement d’outils basés sur l’IA pour transformer la manière et le moment où les soins de santé sont dispensés.
- Alors que des recherches prometteuses commencent à émerger dans de nombreux domaines de la médecine cardiovasculaire, il n’a pas encore été prouvé que les outils, algorithmes et systèmes de soins basés sur l’IA améliorent suffisamment les soins pour justifier une utilisation généralisée.
- Il existe actuellement des outils numériques d’IA et d’apprentissage automatique qui contribuent à améliorer le dépistage et aident les chercheurs à mieux comprendre la santé optimale et à développer des traitements de précision pour des problèmes de santé complexes. Cependant, il est urgent de mieux comprendre comment mettre en œuvre au mieux ces outils dans les soins médicaux de manière équitable, généralisable, éthique et rentable.
- Le comité de rédaction de la déclaration analyse différentes applications de l’IA et de l’apprentissage automatique en médecine cardiovasculaire, explorant les recherches actuelles, les résultats, les lacunes, les défis et ce qui peut être nécessaire pour une utilisation à grande échelle sûre et efficace.
Sous embargo jusqu’à 4 h CT/5 h HE le mercredi 28 février 2024
DALLAS, 28 février 2024 — L’intelligence artificielle (IA) pourrait transformer la médecine cardiovasculaire. Pour l’instant, cependant, de nombreux défis demeurent et peu d’outils d’IA se sont avérés efficaces pour améliorer les soins, selon une nouvelle déclaration scientifique de l’American Heart Association publiée aujourd’hui dans Circulationla revue phare de l’Association, évaluée par des pairs.
La nouvelle déclaration scientifique, « Utilisation de l’intelligence artificielle pour améliorer les résultats en matière de maladies cardiaques », intervient au milieu d’une attention intense portée à l’IA comme moyen d’améliorer la prévention, la détection, le diagnostic et le traitement des maladies cardiovasculaires.
“Ici, nous présentons l’état de l’art, y compris les dernières connaissances scientifiques concernant les utilisations spécifiques de l’IA, de l’imagerie et des appareils portables à l’électrocardiographie et à la génétique”, a déclaré Antonis Armoundas, Ph.D., président du comité de rédaction de la déclaration et chercheur principal. au Centre de recherche cardiovasculaire du Massachusetts General Hospital et professeur agrégé de médecine à la Harvard Medical School, tous deux à Boston. “L’un des objectifs de ce manuscrit est d’identifier les meilleures pratiques ainsi que les lacunes et les défis susceptibles d’améliorer l’applicabilité des outils d’IA dans chaque domaine.”
L’IA a le pouvoir d’analyser de grandes quantités de données et de faire des prédictions, généralement pour des tâches étroitement définies, telles que la fourniture d’informations cliniques et mécanistiques dans des études fondamentales, translationnelles et cliniques. L’apprentissage automatique exploite des modèles et des algorithmes statistiques et mathématiques pour détecter des modèles dans de grands ensembles de données qui peuvent ne pas être évidents pour les observateurs humains utilisant des approches standard. L’apprentissage profond, un sous-domaine de l’apprentissage automatique, consiste à prendre des ensembles de données très complexes et à les associer à des étiquettes utiles, par exemple pour la reconnaissance et l’interprétation d’images.
L’utilisation de ces technologies a conduit à l’analyse des dossiers de santé électroniques (DSE) pour comprendre divers effets des traitements, pour comparer l’efficacité des tests et des interventions et, plus récemment, pour créer des modèles de prédiction, de classification et d’optimisation pour aider à éclairer la décision clinique. fabrication. Les applications de l’IA dans les soins cardiovasculaires comprennent l’imagerie cardiaque, l’électrocardiographie (ou ECG, la surveillance au chevet du patient, les technologies implantables et portables, la génétique et l’interprétation des DSE.
Lacunes et défis
Selon le communiqué, les limites de l’utilisation de l’IA et de l’apprentissage automatique dans tous les domaines de la médecine cardiovasculaire comprennent :
- Les protocoles garantissant la recherche, la sélection et l’organisation appropriées des informations, ainsi que le partage et la confidentialité, sont essentiels. Les défis éthiques et juridiques potentiels doivent également être abordés.
- Une plus grande base de connaissances scientifiques est nécessaire. Les algorithmes actuels basés sur l’IA manquent de recherches prospectives ou d’études modélisant les effets de l’IA afin d’examiner de près son impact potentiel à l’avenir. Il existe un besoin urgent de collecte prospective d’informations, d’essais cliniques et de développement de flux de travail automatisés pour lancer et maintenir des tâches spécifiques susceptibles d’améliorer l’efficacité.
- La mise en œuvre pratique des algorithmes d’IA peut être limitée par le manque de plates-formes standardisées dans le secteur des soins de santé pour rapporter les prédictions et mettre à l’échelle les résultats dans des ensembles de données.
- Les auteurs expriment également la nécessité de développer des voies réglementaires pour les technologies basées sur l’IA aux États-Unis afin de garantir la sécurité et l’efficacité afin d’atténuer les dommages à mesure que les technologies évoluent rapidement.
« Une validation clinique prospective robuste dans de grandes populations diverses, minimisant diverses formes de biais, est essentielle pour répondre aux incertitudes et accorder la confiance, ce qui, à son tour, contribuera à accroître l’acceptation et l’adoption cliniques », a déclaré Armoundas.
IA par application cardiovasculaire
Les auteurs ont examiné plusieurs domaines d’utilisation de l’IA en médecine cardiovasculaire, notamment :
Imagerie. L’imagerie est importante pour diagnostiquer avec précision les maladies cardiovasculaires et les accidents vasculaires cérébraux. Les outils d’IA et d’apprentissage automatique cherchent à résoudre les incohérences dans l’interprétation humaine et à soulager les experts surchargés en traitement des images cardiaques et cérébrales. Utiliser l’IA et l’apprentissage automatique pour interpréter les tests d’imagerie de manière plus large est un défi car des ensembles de données d’imagerie représentatifs ne sont souvent pas disponibles ; de plus, la manière dont ces technologies affectent les résultats cliniques doit être validée dans chaque domaine d’utilisation.
Électrocardiographie. Parmi les utilisations prometteuses de l’IA figure l’interprétation de l’électrocardiographie, qui mesure l’activité électrique du cœur. L’IA a contribué à automatiser l’interprétation de l’ECG en identifiant des résultats subtils que les experts humains pourraient ne pas voir et en prédisant des changements suggérant des anomalies qui ne sont pas encore évidentes.
Technologies implantables et portables. Les technologies implantables et portables peuvent interpréter les informations sur la santé de manière presque continue, ce qui peut aider à identifier plus rapidement le déclin fonctionnel et/ou la nécessité de surveiller l’amélioration ou de rechercher des méthodes d’intervention. En fin de compte, ces appareils débloquent un niveau de surveillance à distance qui pourrait jouer un rôle plus direct dans la réussite des soins ambulatoires. Dans certains cas, les appareils portables peuvent contribuer à réduire les disparités en matière de soins et à améliorer le bien-être. Il reste encore des moyens d’identifier les patients et les conditions qui pourraient être les meilleurs pour une surveillance à distance basée sur l’IA et l’apprentissage automatique, ainsi que de développer et de valider des protocoles de traitement pour chacun.
Les auteurs notent que les appareils portables grand public, y compris les montres intelligentes et les trackers de fitness qui détectent l’activité physique, la fréquence cardiaque et d’autres paramètres physiologiques, peuvent inclure ou non des composants approuvés par la FDA. L’efficacité et la précision des appareils portables varient en fonction de nombreux facteurs, notamment le type de capteur(s) présent dans l’appareil. Dans l’ensemble, des lacunes subsistent quant à la manière de normaliser l’utilisation optimale de ces appareils et d’aborder la question de la rentabilité, de la mise en œuvre, de l’éthique, de la confidentialité, de la sécurité, de l’accès équitable, etc.
La génétique. Bien que les algorithmes d’IA aient amélioré la capacité à interpréter les variantes et anomalies génétiques, le comité de rédaction met en garde contre l’utilisation de ces outils pour effectuer des classifications définitives.
“Il existe déjà de nombreuses applications dans lesquelles les outils numériques basés sur l’IA/l’apprentissage automatique peuvent améliorer le dépistage, extraire des informations sur les facteurs qui améliorent la santé d’un patient individuel et développer des traitements de précision pour des problèmes de santé complexes”, selon Armoundas.
« Il existe un besoin urgent de développer des programmes qui accéléreront l’enseignement de la science derrière les outils d’IA/apprentissage automatique, accélérant ainsi l’adoption et la création de processus automatisés gérables et rentables. Nous avons besoin de davantage d’outils de médecine de précision basés sur l’IA/l’apprentissage automatique pour aider à répondre aux principaux besoins non satisfaits en médecine qui peuvent ensuite être testés dans le cadre d’essais cliniques robustes », a déclaré Armoundas. « Ce processus doit intégrer de manière organique la nécessité d’éviter les préjugés et de maximiser la généralisabilité des résultats afin d’éviter de perpétuer les inégalités existantes en matière de soins de santé. »
Cette déclaration scientifique a été préparée par le groupe de rédaction bénévole au nom de l’Institute for Precision Cardiovascular Medicine de l’American Heart Association ; le Conseil des soins infirmiers en matière de maladies cardiovasculaires et d’accidents vasculaires cérébraux ; le Conseil sur les maladies cardiovasculaires chez les jeunes ; le Conseil de radiologie et d’intervention cardiovasculaires ; le Conseil sur l’hypertension; le Conseil sur le rein dans les maladies cardiovasculaires ; et le Conseil des AVC. Les déclarations scientifiques de l’American Heart Association favorisent une plus grande sensibilisation aux problèmes de maladies cardiovasculaires et d’accidents vasculaires cérébraux et aident à faciliter des décisions éclairées en matière de soins de santé. Les déclarations scientifiques décrivent ce que l’on sait actuellement sur un sujet et les domaines nécessitant des recherches supplémentaires. Même si les déclarations scientifiques éclairent l’élaboration de lignes directrices, elles ne formulent pas de recommandations thérapeutiques. Les lignes directrices de l’American Heart Association fournissent les recommandations officielles de l’Association en matière de pratique clinique.
Les membres du comité de rédaction et les co-auteurs sont le vice-président Sanjiv M. Narayan, MD, Ph.D., FAHA ; Donna K. Arnett, Ph.D., FAHA ; Kayte Spector-Bagdady, JD ; Derrick A. Bennett, Ph.D. ; Leo Anthony Celi, MD; Paul A. Friedman, MD; Michael H. Gollob, MD ; Jennifer L. Hall, Ph.D. ; Anne E. Kwitek, Ph.D., FAHA ; Elle Lett, Ph.D. ; Bijoy K. Menon, MD; Katherine A. Sheehan, Ph.D. ; et Salah S. Al-Zaiti, Ph.D. Les divulgations des auteurs sont dans le manuscrit.
L’Association reçoit du financement principalement de particuliers. Des fondations et des entreprises (y compris des fabricants de produits pharmaceutiques, d’appareils et d’autres sociétés) font également des dons et financent des programmes et des événements spécifiques à l’Association. L’Association a des politiques strictes pour empêcher que ces relations n’influencent le contenu scientifique. Les revenus des sociétés pharmaceutiques et biotechnologiques, des fabricants d’appareils et des prestataires d’assurance maladie, ainsi que les informations financières globales de l’Association sont disponibles. ici.
Ressources additionnelles:
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À propos de l’American Heart Association
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