Analyser par une IA sur site l'état des coronaires à partir du coroscanner
MERCREDI 14 MAI 2025
Soyez le premier à réagirLes solutions d’IA d’aide à la décision sont plus sécures lorsqu’elles sont installées sur site. Des chercheurs américains ont évalué l’une d’elles pour l’analyse des sténoses coronariennes identifiées par coroscanner. Ils ont publié une étude dans la Revue Radiology qui confirme la concordance entre les résultats de l’algorithme et les interprétations de praticiens experts.
Les récentes recommandations pour l'évaluation et le diagnostic de la douleur thoracique recommandent de faire pratiquer le coroscanner chez les patients présentant une douleur thoracique stable ou aiguë ainsi qu’un risque intermédiaire de maladie coronarienne sous-jacente et sans antécédents connus.
Les contraintes de l’utilisation d’une solution d’IA pour l’aide à la décision à distance
Les progrès technologiques ont permis l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans l'interprétation du coroscanner, les premières d’entre elles montrant une grande précision et une forte concordance avec les interprétations des experts. Mais certaines de ces solutions sont mobilisées à distance, ce qui soulève des inquiétudes quant aux délais de traitement, à la sécurité des données et à l'augmentation des coûts.
Une nouvelle avancée dans ce domaine est un prototype de logiciel d'IA qui offre une analyse complète du coroscanner sur site, améliorant ainsi le contrôle de la gestion des données et l'intégration du système. Cette solution propose le score calcique artériel coronarien automatisé (CACS) ainsi que la classification de la sévérité de la sténose et le score d'atteinte segmentaire (SIS), qui peuvent être facilement transposés dans le système CAD-RADS 2.0.
Une étude évalue la pertinence d’un logiciel d’analyse des coroscanners
Ce type de logiciel le potentiel pour faciliter les actions de triage, de priorisation des listes de tâches, d'interprétation préliminaire ou d'aide au diagnostic, améliorant ainsi potentiellement les flux de travail cliniques. C’est dans ce contexte que des chercheurs américains ont publié une étude, dans la Revue Radiology, qui vise à évaluer les performances d'un logiciel d'analyse des coroscanner et des CACS basé sur l'IA sur site par rapport à une interprétation experte basée sur le système CAD-RADS 2.0.
Pour cette étude rétrospective, les chercheurs ont inclus des patients consécutifs ayant fait l’objet d’un cooroscanner dans un centre hôpital universitaire entre janvier 2017 et octobre 2021 sur quatre tomodensitomètres (TDM) de trois fournisseurs. Les patients porteurs de stents, de pontages, d'anomalies ou d'études non diagnostiques ont été exclus. Les résultats de l'IA sur site comprenaient les scores CACS, CAD-RADS et le score d'atteinte segmentaire (SIS) en moins de 5 minutes.
Quelle concordance entre les résultats de l’algorithme et les interprétations de praticiens experts ?
Les comptes rendus de coroscanner originaux ont servi de référence, et les divergences entre l'IA et ces derniers ont été évaluées par deux lecteurs en aveugle, ayant respectivement 8 et 5 ans d'expérience dans cette pratique. La concordance entre les catégories de risque CACS, CAD-RADS et les scores de charge de plaque a été mesurée à l'aide du coefficient κ pondéré. L'aire sous la courbe des caractéristiques d'exploitation du récepteur (AUC), la valeur prédictive positive et la valeur prédictive négative ont été utilisées pour évaluer la performance diagnostique de la solution.
Un total de 1 032 patients (âge médian : 62 ans ; 581 femmes) avec 1 041 examens de coroscanner ont été inclus : 361 de ces 1 041 images (35%) ont été classées CAD-RADS 0, 274 (26%) CAD-RADS 1, 186 (18%) CAD-RADS 2, 101 (10%) CAD-RADS 3, 95 (9%) CAD-RADS 4A, 11 (1%) CAD-RADS 4B et 13 (1%) CAD-RADS 5. Il existait une concordance substantielle entre les catégories de gravité de la sténose selon l’IA et les experts CAD-RADS (pondéré κ = 0,73).
De très bons résultats issus de cette étude mais une solution non considérée comme un outil diagnostique autonome
D’autre part, l'IA a démontré une performance élevée (AUC 0,90 ; IC à 95% : 0,87, 0,9) pour les scores CAD-RADS supérieurs ou égaux à 3 ou supérieurs ou égaux à 4A, ainsi qu'une valeur prédictive négative élevée (98 % ; IC à 95 % : 97, 99), mais une faible valeur prédictive positive (39 % ; IC à 95 % : 32, 45) pour les scores CAD-RADS supérieurs ou égaux à 4A. Les scores de charge de plaque basés sur l'IA, dérivés du CACS, ont quant à eux atteint une concordance quasi parfaite avec les scores des experts (κ pondéré = 0,97), tandis que ceux dérivés du SIS ont montré une concordance substantielle (κ pondéré = 0,79).
Les chercheurs ont déduit de leurs travaux que l'IA sur site permet d'exclure avec précision une coronaropathie obstructive à partir d’un coroscanner et montre une concordance significative avec les scores des experts humains pour la sévérité de la sténose et la charge de plaque tirés du référentiel CAD-RADS 2.0. De plus, doté d'une valeur prédictive négative élevée pour la coronaropathie obstructive, cet algorithme s'avère prometteur comme outil de triage sur site pour l'évaluation des douleurs thoraciques. Cependant, sa valeur prédictive positive relativement faible suggère qu'il est loin de remplacer l'interprétation humaine par des experts, le positionnant actuellement comme un complément au triage et au diagnostic assisté par ordinateur plutôt que comme une solution diagnostique autonome.
Paolo Royan