Belgique : Les chercheurs de la KU Leuven (Université de Louvain) utilisent des scans rétiniens pour prédire les infarctus du myocarde

L’université de Louvain, en Belgique, la KU Leuven, a fait savoir dans un communiqué qu’une de ses équipes de chercheurs avait réussi à prédire le risque de crise cardiaque sur la base de scans oculaires. L’analyse de l’activité dans la rétine par un algorithme de deep learning permet d’évaluer la probabilité d’avoir une crise cardiaque dans les douze mois qui suivent.
Les maladies cardio-neurovasculaires, ensemble de troubles affectant le cœur et les vaisseaux sanguins, sont la première cause de mortalité dans le monde. Selon la Fédération Française de Cardiologie, leur nombre progresse chaque année et elles sont à l’origine d’environ 140 000 décès/an, soit 400 morts par jour en France. Elles entraînent aussi 40 000 arrêts cardiaques chaque année fatals à 92%. Pouvoir les prévenir est vital…et c’est ce qu’ont tenté de faire les chercheurs de l’UK grâce à des scans rétiniens.

L’étude de la KU Leuven

Un scan rétinien, examen très rapide, utilise une source lumineuse de faible intensité et un capteur pour scanner les vaisseaux sanguins à l’arrière de la rétine et est couramment pratiqué par les ophtalmologues. Les biomarqueurs de ces vaisseaux (densité, tortuosité…) étant associés à la fonction cardiaque, les chercheurs de la KU Leuven ont étudié l’utilisation d’images rétiniennes en parallèle aux données du patient, “pour estimer la masse ventriculaire gauche et le volume télédiastolique ventriculaire gauche, et par la suite, prédire l’infarctus du myocarde incident.” et ont publié les résultats de cette recherche le 25 janvier dans la revue “Nature Machine Intelligence”. Ils l’ont intitulée:

“Prédire l’infarctus du myocarde grâce à des scintigraphies rétiniennes et à un minimum d’informations personnelles”. 

Les chercheurs ont entraîné un algorithme s’appuyant sur le deep learning avec plus de 5000 scans rétiniens, ils ont recherché ceux qui correspondaient aux patients qui avaient eu une crise cardiaque par la suite. L’algorithme permettrait d’estimer la taille et l’efficacité du ventricule gauche du cœur. L’hypertrophie de ce dernier représente un risque accru de crise cardiaque et on ne peut la vérifier actuellement que par échocardiographie ou par IRM. Pouvoir le faire lors d’une visite chez son ophtalmologue simplifierait la démarche du patient et l’examen serait  moins coûteux. Le diagnostic serait valable pour un an.

Alexandre Frangi de la KU Leuven a déclaré :

 “Notre technique pourrait révolutionner la détection des problèmes cardiaques. Les scanners rétiniens sont relativement bon marché et sont déjà largement utilisés par les ophtalmologues. Grâce à un dépistage automatique avec notre IA, les patients à haut risque peuvent être identifiés et orientés plus rapidement.”

Une réelle révolution ?

Dans le magazine “Nature Journal Biomedical Engineering”, les chercheurs d’Alphabet (ex Google) ont publié, en février 2018, les résultats d’une étude où ils expliquaient avoir scanné la rétine de patients pour détecter des faiblesses et maladies cardiovasculaires grâce au deep learning. Leur algorithme aurait été à même de détecter les facteurs à risque tels que l’âge, le sexe de la personne, mais aussi la tension artérielle ou le diabète des patients. Le projet s’intéressait tout d’abord à la dégénérescence maculaire liée à l’âge (DMLA) et la rétinopathie diabétique du diabète de type 2 qui peut provoquer l’éclatement des vaisseaux rétiniens. Selon les chercheurs, leur modèle avait alors encore besoin d’être ajusté avant d’être prêt pour un usage clinique.

Recevez gratuitement l'actualité de l'intelligence artificielle

Suivez la Newsletter de référence sur l'intelligence artificielle (+ de 18 000 membres), quotidienne et 100% gratuite.


Tout comme vous, nous n'apprécions pas le spam. Vos coordonnées ne seront transmises à aucun tiers.
Partager l'article
intelligence artificielle
À PROPOS DE NOUS
Le portail francophone consacré à l'intelligence artificielle et à la datascience, à destination des chercheurs, étudiants, professionnels et passionnés.