Des chercheurs des National Institutes of Health et de l'Université du Wisconsin ont démontré que l'utilisation de l'intelligence artificielle pour analyser les tomodensitogrammes peut produire une évaluation du risque plus précise pour les événements cardiovasculaires majeurs que les méthodes standard actuelles telles que le score de risque de Framingham (FRS) et la masse corporelle indice (IMC).
Plus de 80 millions de tomodensitogrammes sont effectués chaque année aux États-Unis seulement, mais des informations pronostiques précieuses sur la composition corporelle sont généralement ignorées. Dans cette étude, par exemple, les analyses abdominales effectuées pour le dépistage systématique du cancer colorectal ont révélé des informations importantes sur les risques cardiaques – lorsque l'IA a été utilisée pour analyser les images.
L'étude a comparé la capacité de biomarqueurs automatisés de composition corporelle à base de CT dérivés d'algorithmes de traitement d'images pour prédire les événements cardiovasculaires majeurs et la survie globale par rapport aux paramètres cliniques couramment utilisés. Les enquêteurs ont constaté que les mesures basées sur le scanner étaient plus précises que le FRS et l'IMC pour prédire les événements indésirables en aval, y compris la mort ou l'infarctus du myocarde, les accidents vasculaires cérébraux ou l'insuffisance cardiaque congestive. Les résultats sont apparus dans The Lancet Digital Health.
Nous avons constaté que les mesures automatisées fournissaient des évaluations des risques plus précises que les biomarqueurs cliniques établis. Cela démontre le potentiel d'une approche qui utilise l'IA pour exploiter les données biométriques intégrées dans toutes ces analyses effectuées pour un large éventail d'autres indications et obtenir des informations qui peuvent aider les gens à mieux comprendre leur santé globale et les risques d'événements indésirables graves. «
Ronald M. Summers, M.D., Ph.D., du NIH Clinical Center et auteur principal de l'étude
L'étude a utilisé cinq programmes informatiques d'IA sur des tomodensitogrammes abdominaux pour mesurer avec précision le volume du foie et les changements graisseux, le volume de graisse viscérale, le volume des muscles squelettiques, la densité minérale osseuse de la colonne vertébrale et le rétrécissement des artères. Les chercheurs ont constaté que non seulement la combinaison de biomarqueurs automatisés à base de tomodensitométrie se comparait favorablement avec le FRS et l'IMC pour prédire les événements cardiovasculaires et la mort avant l'apparition de tout symptôme, mais en fait, la mesure CT de la calcification aortique, qui est l'accumulation de dépôts de calcium la valve aortique, à elle seule, surperforme significativement le FRS pour les événements cardiovasculaires majeurs et la survie globale.
Les chercheurs ont également observé que l'IMC était un mauvais prédicteur des événements cardiovasculaires et de la survie globale, et les cinq mesures automatisées basées sur la TDM ont clairement surpassé l'IMC pour la prédiction des événements indésirables.
« Cette utilisation opportuniste de biomarqueurs CT supplémentaires fournit une valeur objective à ce que les médecins font déjà », a déclaré Perry J. Pickhardt, M.D., de la faculté de médecine et de santé publique de l'Université du Wisconsin, responsable et auteur correspondant de l'étude. « Ce processus automatisé ne nécessite aucun temps, effort ou exposition aux radiations supplémentaires pour les patients, mais ces mesures pronostiques pourraient un jour avoir un impact sur la santé des patients grâce à la détection présymptomatique de risques cardiovasculaires ou autres risques élevés. »
Cette recherche s'appuie sur les efforts antérieurs de conception d'algorithmes d'IA que le Dr Summers a entrepris dans son laboratoire du Département des sciences de la radiologie et de l'imagerie du NIH Clinical Center et sa collaboration précédente avec le Dr Pickhardt pour développer, former, tester et valider des algorithmes entièrement automatisés pour mesurer composition corporelle par tomodensitométrie abdominale. Les chercheurs prévoient de tester l'approche dans d'autres études, y compris des populations plus diversifiées sur le plan racial.
La source:
NIH / National Cancer Institute
Référence de la revue:
Pickhardt, P.J., et al. (2020) TBCRC 031: biomarqueurs CT automatisés pour la prévision opportuniste des futurs événements cardiovasculaires et de la mortalité dans une population de dépistage asymptomatique: une étude de cohorte rétrospective. Lancet Digital Health. doi.org/10.1016/S2589-7500(20)30025-X.
