Le chercheur de l'Université d'État de Kennesaw, Chen Zhao, a remporté le prix d'amélioration de la recherche institutionnelle de l'American Heart Association 2025 (AIREA) pour ses recherches uniques sur la prédiction des flux sanguins non invasive dans le diagnostic des maladies cardiovasculaires.
Le prix de 194 032 $ permettra à Zhao de continuer à développer une technologie visant à évaluer la réserve de flux fractionnaire (FFR), une mesure utilisée pour diagnostiquer la maladie coronarienne (CAD). Selon les Centers for Disease Control and Prevention, la CAD est la principale cause de décès aux États-Unis, avec une moyenne de 375 000 à 400 000 personnes qui le parvient par an.
Les méthodes de mesure traditionnelles de FFFR-FFR sont invasives, prennent du temps et coûtent coûteuses, ou s'appuient sur des méthodes basées sur la dynamique des fluides de calcul, qui prennent souvent des heures pour obtenir des résultats. Les recherches de Zhao visent à construire une méthode non invasive pour l'évaluation du FFR tout en réduisant le temps d'évaluation en quelques secondes, faisant des diagnostics plus rapides et moins risqués pour les patients.
La technologie que Zhao développe utilise des scans d'angiographie par tomodensitométrie (CCTA) coronariens pour mesurer le FFR. Traditionnellement, les médecins mesurent FFR en insérant un fil dans l'artère pour évaluer les différences de pression avant et après un blocage. Cependant, cette méthode comporte certains risques et peut entraîner un inconfort significatif pour les patients.
Cette recherche ne consiste pas seulement à améliorer le diagnostic; Il s'agit de transformer l'ensemble du flux de travail dans le diagnostic des maladies cardiovasculaires. En raccourcissant le temps nécessaire pour prédire la pression artérielle et le flux sanguin et la conversion de la technique invasive en technique non invasive, nous pouvons fournir des résultats en temps réel aux médecins, ce qui leur permet de prendre des décisions plus rapides. Cela pourrait potentiellement sauver des vies. «
Chen Zhao, professeur adjoint d'informatique, College of Computing and Software Engineering, Kennesaw State University
Le CCSE Dean Sumanth Yenduri a applaudi Zhao pour cette recherche révolutionnaire et sa volonté d'aider les autres.
« Les recherches du Dr Zhao sont un excellent exemple du travail transformateur qui se passe au sein du Collège de l'informatique et du génie logiciel », a déclaré Yenduri. « Ses contributions comblent l'écart entre l'informatique et les soins de santé, présentant l'impact de notre approche interdisciplinaire. »
Le voyage de Zhao dans la recherche cardiaque a commencé lors de ses études de doctorat, où il a commencé à travailler avec des techniques d'imagerie cardiovasculaire. Pendant ce temps, il est devenu fasciné par le potentiel de combiner l'informatique avec l'imagerie médicale pour améliorer les processus de diagnostic.
L'idée d'utiliser CCTA pour prédire FFR est venue de son désir d'éliminer les risques associés aux méthodes invasives traditionnelles. Bien que les analyses CCTA soient couramment utilisées pour capturer des images des artères coronaires, le calcul du FFR à partir de ces images en utilisant des méthodes traditionnelles de dynamique de flux de calcul prend beaucoup de temps et d'efforts. Zhao a vu le potentiel de réseau de neurones en profondeur et de physique pour révolutionner ce processus.
La vision de Zhao s'étend bien au-delà de ses recherches actuelles. Il espère repousser les limites de ce que l'IA peut réaliser dans les diagnostics médicaux. En affinant sa technologie, il vise non seulement à améliorer les diagnostics de maladies cardiaques, mais aussi à étendre son travail à d'autres domaines de la médecine.
« Nous rayons simplement la surface avec ce que nous pouvons faire en imagerie médicale », a déclaré Zhao. « J'espère que cette recherche peut également conduire à des percées dans d'autres domaines. L'objectif ultime est d'améliorer les résultats des patients et la qualité de vie à l'échelle mondiale. »
