Lors de l’EuroEcho 2024, le Pr Partho P. Sengupta (Robert Wood Johnson Medical School) a présenté les avancées récentes de l’intelligence artificielle (IA) en imagerie cardiaque.
Il a souligné les progrès dans la détection précoce des dysfonctionnements cardiaques, l’automatisation des diagnostics et la personnalisation des traitements, tout en insistant sur les défis à relever, comme les biais algorithmiques et la nécessité de validations externes.
Il a plaidé pour des modèles « plus petits et perspicaces » afin de faciliter leur intégration clinique, en écho aux recommandations récentes de l’AHA (Hanneman K et al, Circulation, 2024).
Plusieurs études ont illustré ces avancées. Merin R. et al. ont mené une étude rétrospective sur 889 patients hospitalisés, montrant que l’IA appliquée à l’échocardiographie offrait une meilleure prédiction de la mortalité à un an que les experts humains (AUC = 0,758 vs 0,709).
Dowsing B. et al. ont étudié 61 patients atteints de cancer, démontrant que l’IA réduisait la variabilité des mesures échocardiographiques (variabilité de la mesure de la LVEDV : 6,8 ml vs 11,8 ml) avec des performances proches de l’IRM pour la fraction d’éjection ventriculaire gauche. Sveric K. et al. ont analysé 182 patients avec des valvulopathies, validant un système IA pour évaluer la fraction d’éjection ventriculaire gauche, avec une meilleure concordance avec le scanner cardiaque que l’expert humain (R = 0,88 vs R = 0,79).
Nakamura Y. et al. ont évalué 956 patients ayant bénéficié d’une échocardiographie et d’un cathétérisme cardiaque droit, montrant que des modèles de machine learning surpassaient les algorithmes conventionnels pour estimer les pressions de remplissage ventriculaire gauche (AUC = 0,84 vs 0,72).
Enfin, Guler G.B. et al. ont étudié 93 participants (53 patients malades et 40 volontaires sains) en utilisant des clips échocardiographiques apicaux pour diagnostiquer l’insuffisance cardiaque à fraction d’éjection préservée, atteignant une excellente précision (AUC = 0,95, F1-score = 0,93).
Ces travaux soulignent le potentiel de l’IA pour transformer la cardiologie, tout en rappelant l’importance d’une intégration rigoureuse et validée en clinique.
Article rédigé par : Alexandre Unger
