Un outil d’IA développé à Berne améliore la détection des anomalies coronariennes rares

Des chercheurs bernois ont mis au point un outil basé sur l’IA qui détecte avec une grande précision les anomalies rares des artères coronaires dans les images de tomodensitométrie cardiaque, ce qui pourrait transformer le diagnostic en cardiologie.

Une équipe de recherche de l’Hôpital universitaire de Berne et de l’Université de Berne a mis au point un outil d’intelligence artificielle (IA) capable de détecter et de classer les anomalies rares des artères coronaires dans les tomodensitogrammes cardiaques. Cette innovation pourrait améliorer considérablement le diagnostic et les décisions thérapeutiques pour les maladies cardiaques rares, en particulier chez les jeunes patients.

L’origine aortique anormale d’une artère coronaire (AAOCA) est une anomalie congénitale difficile à détecter, mais qui peut entraîner une mort cardiaque subite, en particulier chez les jeunes individus physiquement actifs. Ces anomalies sont rares et souvent mal interprétées, des études attribuant jusqu’à 30 % des décès inattendus chez les jeunes athlètes à des anomalies coronaires non détectées.

L’outil d’IA, développé par une équipe dirigée par le professeur Christoph Gräni, directeur du département d’imagerie cardiaque de l’Inselspital, et le docteur Isaac Shiri, responsable de la recherche en IA en médecine cardiovasculaire, utilise un algorithme d’apprentissage profond en deux étapes. Tout d’abord, il effectue une segmentation des images pour isoler les artères coronaires. Il classe ensuite les images pour détecter la présence et l’origine d’une anomalie. Le système a été entraîné sur plus de 4’000 tomodensitogrammes cardiaques et validé avec des ensembles de données externes, dont un provenant de l’hôpital universitaire de Zurich.

Impact clinique et orientations futures de l’IA en cardiologie

Selon l’équipe, l’algorithme a fait preuve d’une grande précision, identifiant avec succès des cas limites qui faisaient même débat parmi les experts. L’outil peut soutenir la prise de décision clinique en fournissant des alertes en temps réel pour les anomalies à haut risque et permet aux chercheurs d’étudier plus efficacement de grands ensembles de données d’imagerie.

Ce projet reflète la collaboration croissante entre l’Inselspital et l’Université de Berne dans le domaine de la médecine numérique. Les développements futurs comprennent la création d’un jumeau numérique des anomalies coronariennes en partenariat avec le centre ARTORG et le laboratoire de cathétérisme cardiaque de l’Inselspital. L’objectif est de simuler des scénarios de stress en dehors du corps, ce qui pourrait réduire le besoin de tests invasifs.

L’étude a été publiée dans la revue Nature Communications et met en évidence le leadership de Berne dans l’application de l’IA pour améliorer le diagnostic cardiaque.