Des chercheurs de l'Université Case Western Reserve, des hôpitaux universitaires et du Houston Methodist exploiteront la puissance de l'intelligence artificielle (IA) pour prédire avec plus de précision le risque d'insuffisance cardiaque et d'autres événements cardiovasculaires, notamment pour estimer le moment où un événement indésirable pourrait survenir, en développant un modèle d'IA qui « apprend » des examens des patients.
Les maladies cardiovasculaires sont la principale cause de décès dans le monde, faisant plus de 17 millions de morts chaque année, selon l'American Heart Association. L’identification précise des personnes à haut risque reste un besoin crucial non satisfait. Cette initiative comble le fossé en développant des outils d’IA avancés pour analyser les images provenant de tomodensitométries (TDM) avec score de calcium, un outil de diagnostic largement utilisé. Les analyses, qui indiquent la quantité de plaque présente dans les artères d'un patient, contiennent également des informations sur l'aorte, la forme du cœur, les poumons, les muscles et le foie.
Les National Institutes of Health ont accordé deux subventions, totalisant 4 millions de dollars, à la collaboration visant à développer le modèle d'IA.
« Ce projet représente un pas en avant significatif dans les soins de santé personnalisés », a déclaré le chef du projet Shuo Li, professeur de génie biomédical et d'informatique et de sciences des données à Case Western Reserve.
Il a le potentiel d’établir de nouvelles normes en matière de prévention et de gestion des maladies cardiovasculaires, ainsi que de faire progresser l’utilisation de l’IA pour analyser les images en vue de transformations des soins de santé. »
Shuo Li, professeur, génie biomédical et sciences informatiques et des données, Case Western Reserve University
Approche innovante pour prédire l’insuffisance cardiaque
Le projet crée des modèles prédictifs basés sur l’IA, capables d’interpréter les données combinées des tomodensitogrammes évaluant le calcium, des facteurs de risque cliniques et des données démographiques. Dirigée par Li et Sadeer Al-Kindi, cardiologue imageur et professeur agrégé de cardiologie au Houston Methodist DeBakey Heart and Vascular Center, l'équipe vise à découvrir des informations plus approfondies sur l'interaction entre la santé cardiaque et la composition corporelle. Cela permettrait aux cliniciens d’identifier les patients à risque avec une précision sans précédent.
« Une prévision précise des risques nous permet d'adapter les traitements préventifs, réduisant ainsi le fardeau des maladies cardiovasculaires et améliorant les résultats pour les patients », a déclaré Al-Kindi. « En identifiant précocement le risque d'insuffisance cardiaque et d'autres événements, ce projet peut potentiellement redéfinir les protocoles de soins, sauver des vies et réduire les coûts des soins de santé. »
Ajouter en toute transparence l'IA à la boîte à outils d'un clinicien
En tirant parti des données de scanner de dépistage existantes dans deux grands systèmes de santé (Houston Methodist et University Hospitals), cette recherche souligne le potentiel de l’IA pour relever des défis cliniques de longue date de manière rentable et évolutive.
« Notre objectif est de développer une méthode non invasive, précise et personnalisée pour prédire le risque de maladie cardiovasculaire », a déclaré Li. « Cette innovation s'intégrera de manière transparente aux flux de travail cliniques existants, améliorant ainsi la prise de décision tout en minimisant le besoin de procédures de diagnostic invasives. »
Utiliser un dépistage peu coûteux et non invasif
Un scanner cardiaque avec score de calcium est un examen cardiaque non invasif et peu coûteux qui identifie la quantité de plaque calcifiée dans les artères coronaires. La plaque dans les artères du cœur peut les rétrécir ou les bloquer et peut prédire le risque de crise cardiaque.
Le modèle d’IA apprendra à extraire de nouvelles informations à partir d’images tomodensitométriques et à utiliser ces mesures pour estimer le risque d’événements cardiovasculaires dans de grandes cohortes. Ces mesures incluent le calcium coronaire, la forme du cœur, la composition corporelle, la densité osseuse et la graisse viscérale, en plus de l'âge et d'autres facteurs. L’IA peut corréler les résultats avec ces facteurs de risque beaucoup plus rapidement et de manière plus complète.
« Une compréhension plus claire de la manière dont ces nouveaux facteurs de risque basés sur l'imagerie se combinent fera progresser la connaissance des phénotypes des maladies cardiométaboliques et aidera les médecins à formuler des recommandations thérapeutiques appropriées et opportunes », a déclaré Sanjay Rajagopalan, professeur et directeur de l'Institut de recherche cardiovasculaire du Case. École de médecine de l’Université Western Reserve et chef de la médecine cardiovasculaire au Harrington Heart & Vascular Institute des hôpitaux universitaires.
L'équipe de recherche comprend d'autres contributeurs clés de diverses disciplines à Case Western Reserve : David Wilson, professeur Robert Herbold de génie biomédical et de radiologie et Pingfu Fu, professeur de biostatistique au Département des sciences de la population et de la santé quantitative de la faculté de médecine.
