Diagnostic précis et rapide de la « maladie cardiaque » assisté par l’intelligence artificielle

Heure de publication :

2025-03-01

Auteur :

Source :

Actualités médicales de Chine


Résumé

Au cours des dernières années, les entreprises chinoises ont investi activement dans la recherche sur l’application des logiciels d’imagerie médicale basés sur l’intelligence artificielle dans le domaine des maladies cardiovasculaires, et plusieurs produits ont été autorisés à être commercialisés, principalement dans des sous‑secteurs tels que l’angiographie coronarienne par tomodensitométrie et l’analyse assistée de l’électrocardiogramme.

L’application de logiciels d’imagerie médicale basés sur l’intelligence artificielle en CCTA permet d’améliorer la qualité des images et d’effectuer des calculs automatiques. Les méthodes traditionnelles, telles que l’augmentation de la dose de rayonnement et l’utilisation de fonctions de reconstruction itérative, peuvent réduire le bruit dans une certaine mesure; en revanche, lorsque l’IA est appliquée à la reconstruction d’images en CCTA, les modèles de DL (apprentissage profond) peuvent être utilisés pour diminuer le bruit, améliorer la qualité des images et éviter les risques potentiels liés aux niveaux élevés de radiation. Avant d’effectuer un examen de CCTA, il est généralement nécessaire d’obtenir le score de calcification des artères coronaires (CACS) par une tomodensitométrie simple. Les modèles d’IA peuvent, quant à eux, réaliser directement le calcul automatique du CACS à partir d’une CCTA, ce qui optimise le processus de CCTA et réduit la dose de radiation. Parallèlement, lorsque la CCTA détecte et évalue les plaques calcifiées, l’assistance de l’IA peut raccourcir de manière significative le temps requis. En ce qui concerne la mesure de la sténose des artères coronaires, l’évaluation clinique repose principalement sur la méthode visuelle du diamètre. Sur la base du pourcentage de réduction du diamètre de la lésion sténosante par rapport à son diamètre normal aux extrémités proximale et distale, on procède à une classification selon les critères de notation du Coronary Disease Imaging Reporting and Data System (CAD-RADS). Parmi ces méthodes, la réserve fractionnaire de flux (FFR) constitue un indicateur d’évaluation du débit sanguin coronaire, qui nécessite une angiographie interventionnelle percutanée pour être mesurée. Or, la technologie d’IA peut réaliser une reconstruction 3D grâce à des algorithmes d’IA, combinée à des simulations de dynamique des fluides, afin d’obtenir les valeurs correspondantes.

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