IA et Cardiologie

Les informations cliniques, notamment les données des patients, les paramètres de laboratoire et les résultats d'examens cliniques, les données à grande échelle issues de registres (multi)nationaux, les données d'imagerie et les données biométriques (des patients), peuvent toutes être traitées par l'intelligence artificielle. Les modèles obtenus permettent le phénotypage des maladies, améliorent le diagnostic et le pronostic, et facilitent la prise de décision thérapeutique, contribuant ainsi à une prise en charge plus personnalisée des patients atteints de maladies cardiovasculaires.


Prédire des issues cliniques à partir d’une seule photographie du visage est possible avec une précision utile en pratique clinique. CAD : maladie coronarienne ; DF : Diamond–Forrester ; LR : régression logistique.

Création du « modèle de rythme sinusal » amélioré par intelligence artificielle pour la reconnaissance de la fibrillation auriculaire à partir de la voix. Le modèle spécifique au rythme sinusal du patient a été créé en cinq étapes à l’aide d’enregistrements du rythme sinusal. LPC : coefficient de prédiction linéaire ; MFCC : coefficient cepstral en fréquences de Mel.

Représentation schématique du ventricule gauche montrant ses dimensions longitudinales et radiales, L et R, qui varient au cours du temps à partir de leurs valeurs initiales, L(0) et R(0), selon des coefficients de contraction dépendant du temps, CL(t) et CR(t). Ces coefficients sont utilisés pour calculer la fraction d’éjection (A).

L’accord entre les mesures automatisées de la fraction d’éjection (FE) basées sur l’apprentissage automatique (partie gauche de B) et les mesures cliniques (partie droite de B) est évalué par rapport à des valeurs de référence moyennées à partir d’un panel de trois experts. L’analyse comprend une régression linéaire (haut de B) et des diagrammes de Bland–Altman (bas de B).

FE, fraction d’éjection

Analyse de la CTCA établie sur l’IA. La CTCA devient de plus en plus un « guichet unique » pour l’évaluation des patients présentant une douleur thoracique stable.
(A) À mesure que l’utilisation de la CTCA se développe dans le monde, plusieurs catégories de patients seront fréquemment rencontrées : ceux sans athérosclérose détectable, ceux avec une athérosclérose mineure, ceux présentant une athérosclérose de signification hémodynamique incertaine, et ceux avec une maladie obstructive clairement visible à l’évaluation anatomique. Le FFRCT sera probablement le plus bénéfique pour la prise en charge des patients et l’optimisation des ressources dans les catégories de sténoses mineures et ambiguës, où il peut servir de filtre pour les procédures invasives.
Pour les patients sans athérosclérose, de nouvelles technologies basées sur l’intelligence artificielle, telles que le score FAI, renforceront la valeur de la CTCA en améliorant la stratification du risque, et ces technologies pourront être appliquées à tous les stades de la maladie.
(B) L’utilisation d’un modèle d’évaluation du risque basé sur l’IA pour intégrer le score FAI avec les informations sur la plaque athéroscléreuse, en plus des facteurs de risque cliniques du patient, peut permettre d’atteindre une très grande précision dans la prédiction des événements cardiovasculaires futurs.

Abréviations :
IA : intelligence artificielle ;
CTCA : angiographie coronaire par tomodensitométrie ;
FAI : indice d’atténuation de la graisse ;
FFRCT : réserve de flux fractionnaire par tomodensitométrie ;
FRP : profil radiomique de la graisse.

L’évaluation du risque basée sur l’apprentissage automatique pour une prise en charge personnalisée des patients atteints de syndromes coronariens aigus sans élévation du segment ST (SCA-NSTEMI) utilise le score GRACE 3.0, disponible sur https://www.grace-3.com . Basé sur des paramètres cliniques, électrocardiographiques et biologiques, GRACE 3.0 prend en compte des relations complexes non linéaires ainsi que les différences liées au sexe, afin de permettre une prédiction du risque très précise et une stratification précoce du traitement.

L'article "Artificial intelligence in cardiovascular medicine: clinical applications" explore l'intégration croissante de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) dans le domaine de la cardiologie.  Il met en lumière comment ces technologies peuvent améliorer la collecte et l'analyse de données patient issues de diverses sources, telles que les dossiers cliniques, les biomarqueurs, et les examens d'imagerie. L'article détaille des applications spécifiques comme le diagnostic (reconnaissance faciale, analyse vocale, interprétation d'ECG, et imagerie cardiaque), la prédiction des résultats cliniques, et l'aide à la décision thérapeutique, soulignant le potentiel de la médecine personnalisée. Enfin, il aborde les défis liés au développement et à la validation des algorithmes d'IA/ML, ainsi que les implications futures pour la pratique médicale. (NotebooKLM) 

ANALYSE par  PERPLEXITY IA

L'article « « Artificial intelligence in cardiovascular medicine: clinical applications » » de Thomas F. Lüscher et al., publié dans l’European Heart Journal (Volume 45, Issue 40, 21 octobre 2024), propose une analyse approfondie du rôle croissant de l’intelligence artificielle (IA) en médecine cardiovasculaire, en mettant l’accent sur ses applications cliniques et ses implications pour la pratique médicale moderne1357.

Points clés de l’article :

• Intégration et gestion des données cliniques
  
  L’article souligne que la pratique clinique moderne nécessite l’intégration de multiples sources de données : démographiques, symptômes, ECG, analyses biologiques, biomarqueurs, et imagerie médicale. L’augmentation massive de la quantité de données rend la prise de décision complexe, et l’IA/ML (machine learning) devient essentielle pour aider les cliniciens à collecter, préparer et analyser ces informations de manière exhaustive17.

• Applications de l’IA en cardiologie
  
  L’IA permet :

  • Le phénotypage des maladies (identification de sous-types de pathologies à partir de données complexes)

  • L’amélioration du diagnostic (par exemple, analyse automatisée d’ECG, d’imagerie, ou de biomarqueurs)

  • La prédiction du pronostic (stratification du risque, anticipation des complications)

  • L’aide à la décision thérapeutique (personnalisation du traitement selon le profil individuel du patient).

• Exemples concrets
  
  L’article détaille l’utilisation de l’IA dans l’analyse des images (comme le CTCA pour la douleur thoracique stable), la reconnaissance faciale et vocale pour détecter certains signes cliniques, et l’intégration de scores de risque issus de l’IA (par exemple, score FAI pour l’imagerie coronarienne) afin de mieux prédire les événements cardiovasculaires et d’optimiser la gestion des patients.

• Validation et limites

• 
  Les auteurs insistent sur la nécessité de valider rigoureusement les algorithmes d’IA avant leur utilisation clinique, en utilisant des ensembles de données de confirmation et en réévaluant régulièrement leur performance à mesure que les phénotypes des patients évoluent. Ils rappellent que l’IA doit être un outil d’aide à la décision et non un substitut au jugement clinique.

• Impact sur la médecine personnalisée
  
  L’IA favorise une approche de plus en plus personnalisée, en permettant une évaluation fine du rapport bénéfice/risque pour chaque patient, ce qui pourrait transformer radicalement la prise en charge des maladies cardiovasculaires.

Analyse critique :

• Forces :

  • L’article offre une vue d’ensemble claire et actualisée des applications de l’IA en cardiologie, illustrant comment ces technologies peuvent améliorer la précision diagnostique et la personnalisation des soins.

  • Il met en avant la nécessité d’une validation continue, ce qui montre une approche responsable et centrée sur la sécurité du patient.

• Limites :

  • L’article reste principalement une revue narrative et ne présente pas de nouvelles données expérimentales.

  • Les défis éthiques, réglementaires et d’acceptabilité par les professionnels de santé sont évoqués mais pourraient être approfondis.

En résumé, cet article démontre que l’IA est en train de transformer la médecine cardiovasculaire, en rendant possible une prise en charge plus personnalisée et efficace, tout en rappelant la nécessité d’une validation rigoureuse et d’une intégration prudente dans la pratique clinique.

Commentaire

La cardiologie de demain sera très différente de celle d'aujourd'hui. 
L'IA va t elle débloquer les longues files d'attente chez les cardiologues ? 

Les multiples possibilités cardiologiques en IA vont nécessité avant leur utilisation une validation stricte, précise, éthique.....

Relisez l'excellent article du Pr Atul Pathak et de Walid Amara  : La cardiologie en 2050 : vers une médecine sans mauvais médecins ?
https://francais.medscape.com/voirarticle/3612980