L'IA pour détecter les anomalies de la valve tricuspide à partir de l'échocradiographie
La plateforme Diagnostic And Interventional Cardiology (DAIC) présente un programme d’IA entraîné à analyser les images médicales cardiaques pour détecter les premiers signes de valvulopathie tricuspidienne et aider les médecins à diagnostiquer et à traiter les patients plus tôt.
Ce programme est décrit dans une étude publiée dans JAMA Cardiology et fait suite à des travaux qui s'appuient sur des recherches publiées en 2024 pour identifier les pathologies de la valve mitrale en analysant des images échocardiographiques Pour cette nouvelle étude, , les chercheurs ont utilisé l'IA pour identifier la régurgitation tricuspidienne, responsable de reflux sanguin pouvant entraîner une insuffisance cardiaque.
Les chercheurs ont entraîné un programme de deep learning capable d’identifier les schémas de régurgitation tricuspidienne dans 47 312 échocardiogrammes réalisés au Cedars-Sinai entre 2011 et 2021. Le programme a détecté la régurgitation tricuspidienne chez les patients et a classé les cas comme légers, modérés ou graves. Ils ont ensuite testé le programme sur des échocardiographies de nouveaux patients du Cedars-Sinai en 2022 et de patients de Stanford Healthcare.
Le programme a prédit la gravité de la régurgitation tricuspide avec une précision comparable à celle des cardiologues évaluant les échocardiogrammes et en les comparant aux résultats des images IRM.
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