L'intelligence artificielle permet de détecter une insuffisance cardiaque à partir d'une radiographie

L'œdème pulmonaire est la conséquence d'une insuffisance cardiaque. Il s'agit donc d'une pathologie qu'il est très important de diagnostiquer, mais pour laquelle la radiographie du thorax reste un examen trop imprécis. Pour contourner ce problème, des chercheurs du MIT ont développé un système d'apprentissage automatique capable de déterminer la gravité de l'insuffisance cardiaque par rapport à la quantité de liquide dans les poumons visible sur l'image médicale.

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L'intelligence artificielle permet de détecter une insuffisance cardiaque à partir d'une radiographie

Une équipe du MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) a développé un système d'apprentissage automatique capable d'analyser une radiographie du thorax pour détecter la présence d'un œdème pulmonaire. En décelant l'excès de liquide dans les poumons, les chercheurs affirment que leur modèle peut déterminer la gravité de l'insuffisance cardiaque sur une échelle de quatre niveaux.

L'insuffisance cardiaque est la cause de nombreux décès dans le monde. Lorsque le cœur ne pompe plus suffisamment, le sang va stagner en amont dans les vaisseaux du poumon. Si la pression sanguine dans ces vaisseaux devient trop importante, il va alors y avoir une fuite de liquide dans les alvéoles du poumon. Une embolie pulmonaire peut donc être un signe d'une insuffisance cardiaque. D'où l'importance de correctement la diagnostiquer.

La radiographie du thorax est imprécise
En principe, pour diagnostiquer une embolie pulmonaire, les médecins effectuent une radiographie du thorax. C'est le niveau exact de liquide excédentaire qui guide leur jugement. Mais l'imprécision de cet examen médical empêche d'obtenir un résultat satisfaisant. De nombreux radiologues passent à côté d'une embolie pulmonaire.

D'où l'idée des chercheurs du CSAIL de créer un système capable de quantifier le niveau de liquide dans les poumons et donc le niveau de gravité de la pathologie. Pour entraîner les réseaux de neurones, ils ont utilisé un grand nombre de radiographies du thorax, compilées dans une base de données open source, qui ont été annotées par des practiciens experts dans ce domaine. La gravité est définie par quatre niveaux allant de 0 (sain) à 3 (très mauvais). Les scientifiques espèrent que leur modèle va servir de référence à la communauté médicale.

Une précision de 90 % pour les cas les plus graves
Le système a atteint une précision de 90 % pour la classification des œdèmes pulmonaires de niveau 3 et de 82 % et 81 % respectivement pour la classification des œdèmes de niveau 1 et 2.

En collaboration avec l'hôpital universitaire Beth Israel Deaconess Medical Center (BIDMC) et Philips, l'équipe prévoit d'intégrer son système dans le flux de travail des urgences du BIDMC cet automne. Elle affirme qu'un meilleur diagnostic des œdèmes aiderait les médecins à gérer non seulement les problèmes cardiaques aigus mais aussi d'autres affections comme la septicémie (infection généralisée de l'organisme) et l'insuffisance rénale.

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