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La quantification de la plaque d'athérome par coroscanner a son code CCAM aux USA

MERCREDI 26 OCTOBRE 2022 Soyez le premier à réagirSoyez le premier à réagir

La quantification et la caractérisation de la plaque d’athérome par coroscanner vient ce faire l’objet d’un code de référencement pour le remboursement de l’acte aux États-Unis. Cette pratique fournit en effet des mesures de haute précision du risque du patient ainsi que de l’évolution de la plaque en réponse aux thérapies.

QIBA

Les Centers for Medicare and Medicaid Services (CMS) américains ont récemment attribué un code de classification commune des actes médicaux pour la quantification et la caractérisation automatisées de la plaque d'athérosclérose coronarienne par tomodensitométrie (TDM).

Un nouveau code référencé pour la quantification det la caractérisation de la plaque d’athérome par coroscanner

Ce code CPT (le code CCAM des États-Unis) supplémentaire prend en charge l'imagerie quantitative et s'aligne sur la mission et les objectifs de la Quantitative Imaging Biomarkers Alliance (QIBA) que la Radiological Society of North America (RSNA) a mis en place dernièrement. Le 9 septembre 2022 en effet, le CMS a publié la mise à jour du système de paiement prospectif des patients ambulatoires hospitaliers (OPPS). Dans cette mise à jour, le CMS a attribué un taux de paiement de 900 $ à 1 000 $ pour la quantification et la caractérisation automatisées (informatisées) de la plaque d'athérosclérose coronarienne afin d'évaluer la gravité de la maladie coronarienne, en utilisant les données du code CPT du coroscanner.

Le paiement du nouveau code de niveau III, le premier à fournir un remboursement pour la quantification et la caractérisation informatisées de la plaque coronarienne, est entré en vigueur le 1er octobre 2022. Le remboursement associé cet acte s'ajoute au remboursement actuel de niveau I pour le performance clinique et l’interprétation du coroscanner, où la quantification et la caractérisation de la plaque sont généralement effectuées de manière semi-quantitative et subjective.

Des mesures de haute précision du risque du patient et de l’évolution de la plaque en réponse aux thérapies

« Les biomarqueurs d'imagerie quantitative à haute répétabilité et reproductibilité sont un moyen d'améliorer les soins aux patients et de réduire le coût des soins de santé », précise le Président de QIBA, le Pr Timothy J. Hall, professeur aux départements de physique médicale et de génie biomédical de l'Université du Wisconsin. L'imagerie quantitative est l'extraction de caractéristiques quantifiables à partir d'images médicales pour l'évaluation de la normalité ou de la gravité, du degré de changement ou de l'état d'une maladie, d'une blessure ou d'un état chronique par rapport à la normale.

La capacité des technologies de pointe à effectuer une quantification et une caractérisation précises de la plaque représente une avancée significative dans le domaine de l'imagerie de l'athérosclérose et constitue un domaine d'intérêt clinique. La mesure quantitative du volume de la plaque et la caractérisation de la plaque de manière standardisée, basée sur la vérité histologique de terrain, offrent aux patients et aux opérateurs des mesures de haute précision du risque du patient, un suivi étalonné de la progression de la plaque, ainsi qu’une évaluation quantitative améliorée de la réponse aux thérapies.

QIBA a été créée par la RSNA avec pour mission d'améliorer la valeur et l'aspect pratique des biomarqueurs d'imagerie quantitative en réduisant la variabilité entre les appareils, les sites, les patients et le temps. L'estimation automatisée des biomarqueurs d'imagerie quantitative, telle que prise en charge par ce nouveau code CPT, est conforme à ces objectifs.

Bruno Benque avec RSNA


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Un modèle d'IA peut prédire le cancer du sein à cinq ans
26/03/2024 : Des chercheurs américains ont développé un nouveau modèle d'intelligence artificielle (IA) interprétable pour prédire le risque de cancer du sein sur 5 ans à partir des mammographies, selon une nouvelle étude publiée aujourd'hui dans la Revue Radiology. Ils opensent que cet algorithme pourrait réduire la fréquence du dépistage du cancer du sein.

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