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L'échocardiographie fœtale, la référence en matière de diagnostic prénatal des malformations cardiaques congénitales, peut détecter les malformations cardiaques congénitales majeures avec une précision de 85% à 90% lorsqu'elle est réalisée par des experts, expliquent Carolyn Zelop du Valley Hospital de Paramus (New Jersey) aux Etats-Unis et ses coauteurs.

Cependant, la méthode de dépistage standard reste, dans une grande partie du monde, l'échographie obstétricale du deuxième trimestre, qui ne parvient pas toujours à identifier les cas. Par conséquent, les taux globaux de détection des malformations cardiaques congénitales prénatales sont faibles, poursuivent-ils.

Un logiciel d'IA a été développé par la société BrightHeart, fondée par des cardiologues pédiatriques, qui a financé cette étude.

Il a été entraîné à détecter huit anomalies morphologiques associées à des malformations cardiaques congénitales graves à partir d'échographies fœtales du deuxième trimestre. Ces signes incluent, entre autres, une discordance de taille de la valve pulmonaire, de la valve aortique ou des ventricules, ou encore une déviation de l'axe cardiaque.

Pour évaluer les performances de ce logiciel, 877 échographies fœtales issues de 11 centres ont été analysées dans un premier temps par trois cardiologues pédiatriques experts en échocardiographie fœtale, dont l'évaluation a été considérée comme la référence dans l'étude.

Tous les examens ont ensuite été analysés par le logiciel d'IA, qui a fourni un résultat dans 98,7% des examens.

Sur les 280 examens présentant des malformations cardiaques congénitales graves, le logiciel a identifié au moins un signe présent dans 271 cas. Les huit signes étaient absents dans cinq examens et les résultats n'étaient pas concluants dans quatre cas. Ces résultats correspondent à une sensibilité de 0,968.

Après l'exclusion des examens non concluants, la détection des signes par l'IA présentait une sensibilité de 0,987 et une spécificité de 0,977, comparé à la détermination par les experts cardiologues.

Ainsi, "le logiciel basé sur l'IA a détecté de manière fiable la présence de l'un des huit résultats suspects de malformations cardiaques congénitales avec une sensibilité et une spécificité élevées et il n'a produit qu'un petit nombre de résultats non concluants", soulignent les auteurs.

Un des points forts de l'étude est la diversité de l'échantillon, qui comprenait des données provenant de différents sites cliniques aux Etats-Unis et en France, ainsi que de machines d'échographie de divers fabricants. Les analyses en sous-groupes ont montré que la performance du logiciel restait élevée, quels que soient les caractéristiques des patients (âge, indice de masse corporelle), le type d'examen ou la qualité de l'image.

"Cette technologie pourrait améliorer la détection des cardiopathies congénitales à l'échographie fœtale, notamment dans les contextes où la détection prénatale reste faible et, à terme, améliorer les résultats pour les patients diagnostiqués avec des cardiopathies congénitales fœtales graves. Des études ultérieures sont nécessaires pour valider prospectivement les performances de ce logiciel dans des scénarios cliniques réels", concluent-ils.

(Obstetrics and Gynecology, publication en ligne du 7 août)

jm/fb/lb/APMnews