Reconnaître les causes des HVG : une IA fait aussi bien que des cardiologues
Los Angeles, Etats-Unis – Lorsque l'échocardiographie révèle une hypertrophie ventriculaire gauche, le médecin se retrouve confronté à une tâche fastidieuse et chronophage : la détermination de son ampleur et de sa cause. L'intelligence artificielle (IA) peut lui faciliter la tâche, comme le démontre une étude américaine qui a non seulement mesuré avec précision les caractéristiques géométriques du ventricule mais a également identifié les affections sous-jacentes, dont la sténose aortique, la cardiomyopathie hypertrophique et l'amylose cardiaque. Le travail a été publié dans JAMA Network (1).
Point fort de cette étude de l'équipe de Grant Duffy (Cedars-Sinai Medical Center à Los Angeles) : un ensemble important de données tirées de vidéos médicales n'avait encore jamais été publié. « Avec près de 24 000 vidéos d'échographies cardiaques, il s'agit d'une publication impressionnante, ne serait-ce que par la quantité énorme de données utilisées par les auteurs – comme l'entraînement, la validation et le test de leurs algorithmes – dans les différentes étapes de leur travail », confirme Dr Jackie Ma, le dirigeant du groupe Apprentissage automatique appliqué à l'Institut Fraunhofer Heinrich-Hertz de Berlin interrogé par Medscape.
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