Radiographie pulmonaire normale. Crédit : Association radiologique de l’Amérique du Nord
Les chercheurs ont développé un modèle d’apprentissage en profondeur qui utilise une seule radiographie pulmonaire pour prédire le risque de décès sur 10 ans par crise cardiaque ou accident vasculaire cérébral dû à une maladie cardiovasculaire athéroscléreuse. Les résultats de l’étude ont été présentés aujourd’hui (29 novembre) lors de la réunion annuelle de la Radiological Society of North America (RSNA).
L’apprentissage en profondeur est un type avancé d’intelligence artificielle (IA) qui peut être entraîné à rechercher des rayons X pour trouver des modèles liés à la maladie.
« Notre modèle d’apprentissage en profondeur offre une solution potentielle pour le dépistage opportuniste basé sur la population du risque de maladie cardiovasculaire à l’aide des radiographies pulmonaires existantes », a déclaré l’auteur principal de l’étude, Jakob Weiss, MD, radiologue au Cardiovascular Institute du Massachusetts Imaging Research Center. General Hospital et le programme AI in Medicine du Brigham and Women’s Hospital de Boston. « Ce type de dépistage peut être utilisé pour identifier les personnes qui pourraient bénéficier de statines mais qui ne sont actuellement pas traitées. »
Les lignes directrices actuelles recommandent d’estimer le risque sur 10 ans de maladie cardiovasculaire indésirable grave pour déterminer qui devrait recevoir une statine en prévention primaire.
« Sur la base d’une seule image de radiographie pulmonaire existante, notre modèle d’apprentissage en profondeur prédit les futurs événements cardiovasculaires indésirables majeurs avec des performances et une valeur incrémentielle comparables à la norme clinique établie. » — Jacob Weiss, M.D.
Ce risque est calculé à l’aide du score de risque de maladie cardiovasculaire athéroscléreuse (ASCVD), un modèle statistique qui prend en compte de nombreuses variables, notamment l’âge, le sexe, la race, la pression artérielle systolique, le traitement de l’hypertension, le tabagisme, le diabète de type 2 et les tests sanguins. Les statines sont recommandées pour les patients présentant un risque sur 10 ans de 7,5 % ou plus.
« Les variables nécessaires pour calculer le risque d’ASCVD sont souvent indisponibles, ce qui rend les approches basées sur la population souhaitables », a déclaré le Dr. Weiss. « Étant donné que les radiographies pulmonaires sont largement disponibles, notre approche peut aider à identifier les personnes à haut risque. »
Dr. Weiss et une équipe de chercheurs ont formé un modèle d’apprentissage en profondeur à l’aide d’une seule radiographie pulmonaire (CXR). Ils ont développé le modèle, connu sous le nom de risque CXR-CVD, pour prédire le risque de décès par maladie cardiovasculaire à l’aide de 147 497 radiographies pulmonaires de 40 643 participants à l’essai de dépistage du cancer de la prostate, du poumon, colorectal et de l’ovaire, un essai contrôlé randomisé multicentrique. conçu et parrainé par l’Institut national du cancer.
« Nous reconnaissons depuis longtemps que les rayons X capturent des informations au-delà des résultats de diagnostic traditionnels, mais nous n’avons pas utilisé ces données car nous ne disposions pas de méthodes robustes et fiables », a déclaré le Dr. Weiss. « Les progrès de l’IA rendent désormais cela possible. »
Les chercheurs ont testé le modèle en utilisant une deuxième cohorte indépendante de 11 430 patients ambulatoires (âge moyen 60,1 ans ; 42,9 % d’hommes) qui ont subi une radiographie pulmonaire ambulatoire de routine au Mass General Brigham et qui pourraient être éligibles à un traitement par statine.
Sur les 11 430 patients, 1 096, soit 9,6 %, ont présenté un événement indésirable cardiaque grave au cours du suivi médian de 10,3 ans. Il y avait une association significative entre le risque prédit par le modèle d’apprentissage en profondeur du risque CXR-CVD et les événements cardiaques majeurs observés.
Les chercheurs ont également comparé la valeur pronostique du modèle à la norme clinique établie pour décider s’ils sont éligibles aux statines. Cela n’a pu être calculé que pour 2 401 patients (21 %) en raison de données manquantes (par exemple, tension artérielle, cholestérol) dans le dossier électronique. Pour ce sous-ensemble de patients, le modèle de risque CXR-CVD a fonctionné de manière similaire à la norme clinique établie et a même fourni une valeur supplémentaire.
« La beauté de cette approche est que tout ce dont vous avez besoin est une radiographie, qui est prise des millions de fois par jour dans le monde », a déclaré le Dr. Weiss. « Sur la base d’une seule image de radiographie pulmonaire existante, notre modèle d’apprentissage en profondeur prédit les futurs événements cardiovasculaires indésirables majeurs avec des performances et une valeur incrémentielle comparables à la norme clinique établie. »
Dr. Weiss a déclaré que des recherches supplémentaires, y compris un essai contrôlé et randomisé, sont nécessaires pour valider le modèle d’apprentissage en profondeur, qui pourrait finalement servir d’outil d’aide à la décision pour les médecins traitants.
« Ce que nous avons montré, c’est qu’une radiographie pulmonaire est plus qu’une radiographie pulmonaire », a déclaré le Dr. Weiss. « Avec une telle approche, nous obtenons une mesure quantitative, ce qui nous permet de fournir à la fois des informations diagnostiques et pronostiques qui aident le clinicien et le patient. »
Les co-auteurs sont Vineet Raghu, Ph.D., Kaavya Paruchuri, MD, Pradeep Natarajan, MD, MMSC, Hugo Aerts, Ph.D., et Michael T. Lu, MD, MPH Les chercheurs ont été soutenus en partie par un financement du Académie nationale de médecine et l’American Heart Association.
Réunion : 108e réunion scientifique et réunion annuelle de la Radiological Society of North America
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