De nouvelles recherches publiées dans JMIR Cardio révèle le potentiel remarquable de la technologie de l’intelligence artificielle (IA) dans l’analyse de l’angiographie coronarienne, une procédure de diagnostic courante pour la maladie coronarienne. Dirigée par le Dr In Tae Moon, l’étude menée à l’hôpital universitaire Uijeongbu Eulji en Corée présente la puissance de l’angiographie coronarienne quantitative basée sur l’IA (AI-QCA) pour améliorer la prise de décision clinique.
L’étude a comparé l’AI-QCA à l’échographie intravasculaire (IVUS), pour valider ses performances. L’IVUS est un outil d’imagerie largement utilisé pour évaluer les lésions sténosées de l’artère coronaire. En termes simples, ces lésions peuvent provoquer un rétrécissement des artères coronaires et restreindre le flux sanguin vers le cœur. L’analyse a inclus 54 lésions significatives de 47 patients qui ont subi une intervention coronarienne guidée par IVUS. Les chercheurs ont découvert que l’AI-QCA fournissait des mesures précises et cohérentes des lésions sténosées coronariennes, similaires à l’IVUS, suggérant ainsi qu’elle pourrait être utilisée en toute sécurité dans la pratique clinique.
L’analyse AI-QCA a été réalisée à l’aide de MPXA-2000 (Medipixel), un logiciel nouvellement développé qui utilise un algorithme destiné à imiter le processus QCA par des experts humains. Le QCA activé par l’IA peut analyser automatiquement les images d’angiographie 2D et ainsi guider les médecins dans la détermination des tailles de stent optimales. Cette technologie a donc le potentiel d’améliorer les résultats pour les patients et de soutenir la prise de décision clinique.
Nous croyons que ce nouvel outil pourrait donner confiance aux médecins traitants et les aider à prendre des décisions cliniques optimales. »
Dr In Tae Moon, auteur principal de l’étude
AI-QCA offre une approche innovante pour analyser les images d’angiographie coronarienne, fournissant des informations automatisées et en temps réel. Cette étude marque une étape importante dans l’application de l’IA à l’amélioration des soins cardiovasculaires. Bien que l’étude fournisse des résultats prometteurs, des recherches supplémentaires sont nécessaires pour explorer pleinement l’utilité clinique et la sécurité de l’AI-QCA.
