Les machines peuvent-elles diagnostiquer les maladies cardiaques plus tôt ?
Cet article a été initialement publié sur Northwestern Medicine Feinberg School of Medicine News Center. Il a été modifié pour le hub de contenu de Northwestern Medicine, HealthBeat.
Plus de cinq millions d’Américains vivent avec une insuffisance cardiaque – une condition dans laquelle le cœur ne peut pas répondre aux exigences du corps, entraînant une rétention d’eau, un essoufflement et de la fatigue. Le cardiologue de Northwestern Medicine Sanjiv J. Shah, MD est co-auteur d’une étude récente sur l’intelligence artificielle et l’insuffisance cardiaque. Découvrez comment ses recherches pourraient avoir un impact sur le diagnostic de l’insuffisance cardiaque.
Imagerie cardiaque et intelligence artificielle
Le Dr Shah, qui est également professeur de médecine à la Division de cardiologie de la Northwestern University Feinberg School of Medicine, a été co-auteur d’une étude récente publiée dans la revue Circulation qui portait sur l’interprétation automatisée des échocardiogrammes (échographies cardiaques ). L’approche utilise des techniques de pointe d’apprentissage automatique en profondeur et de vision par ordinateur, qui sont considérées comme de l’intelligence artificielle.
Les échocardiogrammes, qui utilisent des ondes ultrasonores à haute fréquence pour prendre des photos de votre cœur, et d’autres formes d’imagerie cardiaque peuvent aider à détecter les premiers signes de maladie cardiaque. Actuellement, un spécialiste doit effectuer ces tests et évaluer les images. Cependant, une méthode d’interprétation automatisée pourrait « démocratiser l’échocardiographie », écrivent les auteurs, aidant à amener l’imagerie dans les établissements de soins primaires et les zones rurales tout en réduisant les coûts des soins de santé. Cette méthode d’analyse accélérée pourrait également bénéficier à de futures recherches.
Dans l’étude, une équipe de scientifiques a utilisé les avancées récentes de l’apprentissage automatique profond et des algorithmes de vision par ordinateur pour développer un pipeline pour l’interprétation de la structure cardiaque, de la fonction et de la détection des maladies. Ils ont en outre démontré la précision et l’évolutivité de la méthode grâce à l’évaluation de plus de 14 000 échocardiogrammes.
« L’imagerie cardiaque automatisée basée sur l’apprentissage automatique pourrait également conduire à un diagnostic plus précoce de cardiomyopathies traitables (maladies du muscle cardiaque) telles que l’amylose cardiaque, un diagnostic souvent manqué dans lequel les protéines s’accumulent dans le muscle cardiaque et empêchent le cœur de fonctionner. correctement », a expliqué le Dr Shah. Cette condition peut entraîner une insuffisance cardiaque congestive.
L’insuffisance cardiaque congestive est l’une des principales causes d’hospitalisation et de décès chez les personnes âgées. En utilisant l’intelligence artificielle dans l’imagerie cardiaque, les médecins pourraient être en mesure de diagnostiquer et de traiter plus tôt les maladies du muscle cardiaque. Un diagnostic précoce peut aider à prévenir ou à inverser l’insuffisance cardiaque, entraînant ainsi une amélioration de la santé de la population.
