Les mesures avec une caméra miniature à l'intérieur des artères coronaires peuvent prédire avec précision si quelqu'un subira une crise cardiaque récurrente. Jusqu'à présent, l'interprétation de ces images était si complexe que seuls les laboratoires spécialisés pouvaient l'exécuter. Une nouvelle étude du Radboud University Medical Center montre que l'IA peut reprendre de manière fiable cette analyse et évaluer rapidement les artères pour les points faibles.
Une crise cardiaque se produit lorsqu'une artère coronaire, qui fournit au cœur du sang, est bloquée par un caillot sanguin. Cela peut se produire lorsque l'athérosclérose provoque un rétrécissement des artères, ce qui entraîne le cœur de recevoir trop peu d'oxygène. Le traitement implique généralement une angioplastie, où un cardiologue élargit l'artère avec un petit ballon, généralement suivi par le placement d'un petit tube, appelé stent. Aux Pays-Bas, cette procédure est effectuée environ 40 000 fois par an.
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Prédire des événements récurrents
Néanmoins, environ quinze pour cent des patients souffrant d'une crise cardiaque vivent un autre événement en deux ans. Pour mieux identifier les points vulnérables dans l'artère qui peuvent déclencher de nouveaux infarctus, le médecin technique Jos Thannhauser et le médecin Rick Volleberg de Radboudumc, avec leur équipe, ont mené une étude. Ils ont analysé les artères coronaires de 438 patients utilisant une caméra miniature et une IA spécialement développée, et ont suivi ces patients pendant deux ans.
L'étude montre que l'IA détecte des spots vulnérables dans la paroi artérielle aussi bien que des laboratoires spécialisés – l'étalon-or international – et même prédit de nouveaux infarctus ou décès dans les deux ans plus précisément. Qu'est-ce que cela signifie pour les patients? Volleberg explique: « Si nous savons qui a des plaques à haut risque et où elles se trouvent, nous pourrions à l'avenir pour pouvoir adapter des médicaments ou même placer des stents préventifs. »
En regardant à l'intérieur du mur de l'artère
La caméra miniature utilise une technique appelée tomographie par cohérence optique (OCT). Inséré à travers le bras dans la circulation sanguine, il capture des images des artères en utilisant une lumière proche infrarouge, visualisant la paroi du vaisseau à une résolution microscopique.
Cette technique est déjà utilisée dans la pratique clinique pour guider l'angioplastie et pour vérifier si un stent a été correctement placé. Il a été démontré que l'OCT réduit le risque de nouveaux infarctus et complications. Mais dans ces cas, les médecins ne regardent qu'une très petite partie d'une artère – le site de l'infarctus. Notre étude montre que cette technique, combinée à l'IA, a un potentiel beaucoup plus important pour cartographier des vaisseaux entiers. «
Jos Thannhauser, Radboudumc
Vers une application clinique avec l'IA
«L'un des défis de cette technique est qu'il est extrêmement difficile pour les médecins d'interpréter les images OCT», explique Thannhauser. Ce n'est pas surprenant – chaque procédure produit des centaines d'images. Même l'évaluation du placement du stent est difficile. L'analyse des artères coronaires entières produit beaucoup trop d'images pour évaluer manuellement. «Actuellement, seule une poignée de laboratoires spécialisés peuvent interpréter ces images, et même elles ne peuvent pas tout revoir. De plus, il est trop cher et à forte intensité de main-d'œuvre pour la mettre en œuvre manuellement dans les soins cliniques de routine.
C'est pourquoi l'équipe de Thannhauser a développé une IA qui peut analyser toutes les images de manière fiable et beaucoup plus rapide que les humains. «L'IA peut déjà aider les médecins pendant le placement du stent avec Oct», explique Thannhauser. «Grâce à notre IA, nous sommes maintenant un peu plus près de la numérisation des artères coronaires entières pour les spots vulnérables en pratique clinique. Je m'attends cependant à ce qu'il prenne plusieurs années avant que cela ne devienne réalité.
Le laboratoire Cara
Thannhauser mène le laboratoire de laboratoire Cara avec Abbott, Radboudumc et Amsterdam UMC. Avec Niels Van Royen (Radboudumc) et Ivana Išgum (Amsterdam UMC), son équipe a reçu une subvention du Dutch Research Council (NWO). La présente étude est l'un de ses résultats.
