Méthode révolutionnaire pour analyser les IRM cardiaques développées avec l’IA

Les chercheurs ont développé une méthode révolutionnaire d’analyse des IRM cardiaques à l’aide de l’intelligence artificielle qui pourrait permettre d’économiser du temps et des ressources précieuses au NHS et d’améliorer les soins aux patients.

Des équipes des universités d’East Anglia (UEA), de Sheffield et de Leeds ont développé un modèle informatique intelligent qui utilise l’IA pour examiner les images cardiaques issues des examens IRM dans une vue spécifique, appelée plan à quatre chambres.

Le chercheur principal Dr. Pankaj Garg de la Norwich Medical School de l’Université d’East Anglia et cardiologue consultant à l’hôpital universitaire de Norfolk et de Norwich dirige une équipe de chercheurs pionniers dans la technologie d’imagerie IRM 4D innovante et révolutionnaire. Cela ouvre la voie à un diagnostic plus rapide, non invasif et plus précis de l’insuffisance cardiaque et d’autres maladies cardiaques.

Le modèle d’IA a déterminé avec précision la taille et la fonction des cavités cardiaques, montrant des résultats comparables à ceux obtenus manuellement par les médecins, mais beaucoup plus rapidement.

Contrairement à une analyse IRM manuelle traditionnelle, qui peut prendre jusqu’à 45 minutes ou plus, le nouveau modèle d’IA ne prend que quelques secondes.

Cette technologie automatisée pourrait fournir des évaluations rapides et fiables de la santé cardiaque et pourrait potentiellement améliorer les soins aux patients.

Dr. Pankaj Garg, Faculté de médecine de Norwich, Université d’East Anglia

L’étude observationnelle rétrospective comprenait des données provenant de 814 patients du Sheffield Teaching Hospitals NHS Foundation Trust et du Leeds Teaching Hospitals NHS Trust, qui ont ensuite été utilisées pour entraîner le modèle d’IA.

Pour garantir l’exactitude des résultats du modèle, les analyses et les données de 101 autres patients des hôpitaux universitaires de Norfolk et de Norwich NHS Foundation Trust ont ensuite été utilisées pour les tests.

Alors que d’autres études ont examiné l’utilisation de l’IA dans l’interprétation des examens IRM, ce dernier modèle d’IA a été formé à l’aide de données provenant de plusieurs hôpitaux et de différents types de scanners, et a effectué les tests sur un groupe diversifié de patients d’un autre hôpital. De plus, ce modèle d’IA fournit une analyse complète de l’ensemble du cœur avec une vue montrant les quatre cavités, alors que la plupart des études précédentes se concentraient sur une vue qui ne regardait que les deux cavités principales du cœur.

Le doctorant Dr. Hosamadin Assadi, de la Norwich Medical School de l’UEA, a déclaré : « L’automatisation du processus d’évaluation de la fonction et de la structure cardiaque permet d’économiser du temps et des ressources et garantit des résultats cohérents pour les médecins. »

« Cette innovation pourrait conduire à des diagnostics plus efficaces, à de meilleures décisions de traitement et, à terme, à de meilleurs résultats pour les patients atteints de maladies cardiaques. »

« De plus, le potentiel de l’IA à prédire la mortalité sur la base de mesures cardiaques met en évidence son potentiel à révolutionner les soins cardiaques et à améliorer le pronostic des patients. »

Les chercheurs affirment que les études futures devraient tester le modèle sur des groupes plus importants de patients provenant de différents hôpitaux, avec différents types d’appareils IRM, et intégrer d’autres maladies plus courantes dans la pratique médicale pour voir si des situations plus réelles fonctionnent bien.

D’autres recherches récentes menées par des équipes de l’UEA, de Leeds et de Sheffield ont affiné la méthode d’utilisation des IRM cardiaques chez les patientes, en particulier celles atteintes d’une maladie cardiaque précoce ou limite, ce qui signifie que 16,5 pour cent de femmes supplémentaires pourraient être diagnostiquées.

La recherche était une collaboration entre l’Université d’East Anglia, l’Université de Leeds, l’Université de Sheffield, le centre médical universitaire de Leiden, le Norfolk et le Norwich University Hospitals NHS Foundation Trust, le Sheffield Teaching Hospitals NHS Foundation Trust et le Leeds Teaching Hospitals NHS Trust.

L’étude a été financée par le Dr. Pankaj Garg soutenu par la bourse de développement de carrière en recherche clinique Wellcome Trust.

« Développement et validation de la segmentation dérivée de l’IA du CMR cinéma à quatre chambres » est publié dans ERadiologie Expérimentale Européenne.