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L'échocardiographie transthoracique (ETT) fait partie intégrante de l'évaluation cardiovasculaire. L'IA permet d'automatiser la détection de pathologies cardiaques à partir de cet examen, mais les applications existantes ciblent des pathologies et des vues individuelles.

Le modèle PanEcho a été conçu pour automatiser l'interprétation de l'ETT globale, quelles que soient les vues, les mesures et les résultats observés.

L'outil a été développé à partir de 1,23 million de vidéos d'échocardiographie provenant de 33.927 examens d'ETT réalisés au sein du New England Health System (NEHS) entre janvier 2016 et juin 2022, indiquent Gregory Holste et ses collègues de la faculté de médecine de Yale dans le résumé de la communication.

Il peut effectuer 39 tâches, décryptant le spectre complet de la structure et de la fonction myocardique et valvulaire, quelle que soit la vue (parasternale, apicale ou subcostale), y compris en mode B et en mode Doppler couleur.

Il a été évalué rétrospectivement sur une cohorte de validation interne, comportant 114.000 vidéos correspondant à 5.100 examens, et sur deux cohortes de validation externe sur plusieurs sites, avec respectivement 12.000 et 10.000 examens.

La performance diagnostique de PanEcho, mesurée par l'aire sous la courbe de l'exactitude du diagnostic -mesure pour laquelle une aire sous la courbe de 1 traduit 100% d'exactitude, tandis qu'une aire sous la courbe de 0,5 ne permet pas de conclure sur la fiabilité du test- s'est montrée très bonne pour les différentes pathologies diagnostiquées. Evalué sur 18 tâches de classification diagnostique différentes, il a montré une aire sous la courbe moyenne de 0,91, selon les résultats présentés en session Late-breaking science.

En particulier, sur la fonction et la structure ventriculaires, les aires sous la courbe étaient de 0,95 pour détecter une dilatation modérée à sévère du ventricule gauche, de 0,98 pour une dysfonction systolique modérée à sévère du ventricule gauche, de 0,91 pour une hypertrophie ventriculaire gauche et de 0,93 pour une dysfonction systolique du ventricule droit.

Concernant les pathologies valvulaires, les aires sous la courbe étaient de 0,99 pour identifier une sténose aortique sévère, de 0,96 pour une sténose mitrale, de 0,93 pour une régurgitation aortique modérée ou plus, de 0,90 pour une régurgitation mitrale modérée ou plus.

Le modèle estime aussi des mesures échocardiographiques continues. En médiane, sur 21 tâches, l'erreur absolue moyenne était de 0,13. Par exemple, pour l'estimation de la fraction d'éjection ventriculaire gauche, l'erreur absolue moyenne était de 4,4%, pour l'épaisseur de la paroi postérieure du ventricule gauche elle était de 1,2 mm.

Selon les investigateurs, les performances de PanEcho sur chacune de ces tâches sont comparables aux modèles d'IA existants spécifiques pour chaque tâche. PanEcho automatise toutes ces tâches en une seule fois.

En outre, PanEcho identifie quelles vues sont les plus pertinentes pour chaque tâche.

Il reste à réaliser une validation prospective en pratique clinique réelle, soulignent les auteurs.

cd/nc/APMnews