Validation d'un algorithme d'intelligence artificielle identifiant des vues de référence échocardiographiques. Échographie - Guide d'acquisition cardiaque (U-CAG)
Validation prospective d'un algorithme d'intelligence artificielle identifiant des vues de référence échocardiographiques. Échographie - Guide d'acquisition cardiaque
L'échocardiographie est l'examen de choix pour l'étude des pathologies cardiaques. Au-delà de son utilisation par les cardiologues, l'intérêt de l'échocardiographie pour d'autres spécialités médicales a déjà été démontré, notamment en réanimation en cas de défaillance hémodynamique, ou en médecine d'urgence intra et extra hospitalière pour le bilan initial des douleurs thoraciques ou de la dyspnée.
L'échocardiographie joue également un rôle majeur dans le dépistage des maladies cardiaques, en particulier des cardiopathies valvulaires. Dans les pays où l'accès à l'échocardiographie est très limité, il existe un important sous-diagnostic des valvulopathies, y compris le rhumatisme articulaire aigu, qui touche 30 millions de personnes et cause 305 000 décès dans le monde. S'agissant d'un problème mondial de santé publique, des recommandations ont été rédigées en 2012 pour organiser et faciliter le dépistage échocardiographique des populations à risque.
L'expansion de l'utilisation de l'échocardiographie a été catalysée par la miniaturisation des échographes et la réduction de leur prix. Récemment, des sondes directement connectées à une tablette ou un téléphone ont été développées à un coût limité.
Il est donc possible de considérer ces échographes comme le nouveau stéthoscope utilisable par tout professionnel de santé.
Pour être efficace, la dernière limite à cette démocratisation est la formation, et notamment celle des non-spécialistes (i.e. non cardiologues).
L'échocardiographie reste un examen qui nécessite des connaissances anatomiques et de la pratique. La réalisation d'un échocardiogramme consiste à visualiser le cœur à partir de différents points sur la poitrine. Les trois points principaux se trouvent dans la région paraspinale gauche, au sommet du cœur et sous le sternum. A partir de ces zones, l'opérateur doit obtenir plusieurs vues de référence strictement définies afin de pouvoir observer correctement les différentes structures cardiaques et effectuer des mesures comparables d'un examen et d'un clinicien à l'autre.
Il faut donc tout d'abord apprendre à manier la sonde et pouvoir obtenir les vues de référence. La morphologie du patient, la forme du thorax, la position exacte du cœur, les mouvements du cœur selon la position du patient et sa respiration sont autant d'éléments à prendre en compte et rendent chaque examen différent du précédent un.
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
En réponse à cette problématique, plusieurs équipes ont profité des avancées de l'apprentissage profond, notamment dans le domaine de la vision par ordinateur, pour aider les non-spécialistes à obtenir ces vues de référence. À l'aide de réseaux de neurones convolutifs, plusieurs équipes ont développé des algorithmes permettant d'identifier et de distinguer ces vues. L'objectif de ce travail est d'apporter une aide à l'opérateur en identifiant en temps réel l'image échographique obtenue comme vue de référence.
Depuis janvier 2019, le laboratoire d'échocardiographie dirigé par le Pr Stéphane Lafitte et DESKi, start-up bordelaise spécialisée dans le deep learning et l'imagerie médicale, travaillent sur ce type de solution. Ils ont notamment pu développer un algorithme basé sur des données rétrospectives qui classe les images selon 7 vues de référence (grand axe parasternal, petit axe parasternal, cavités apicales 4-3-2, sous-costales 4 cavités et la veine cave inférieure) et une classe représentant des images échographiques qui ne correspondent à aucune de ces vues.
Les particularités de ce travail résident principalement dans le fait que l'algorithme ne détecte que des vues de qualité suffisante (échogénicité et partie anatomique visible dans l'image) pour une analyse fiable et que l'architecture du réseau de neurones est compatible avec une utilisation en temps réel sur un téléphone intelligent.
Indépendamment des équipes, tous ces algorithmes ont été construits et validés à partir de données rétrospectives, c'est-à-dire de boucles d'images échographiques enregistrées par des cardiologues lors d'examens d'échocardiographie standard. Dans ces enregistrements, les cardiologues ne conservent que les images correspondant aux vues de référence. Le cardiologue rattache alors chaque boucle d'image ou acquisition à une vue de référence. A partir de ces enregistrements étiquetés par les cardiologues et par une méthode d'apprentissage, les algorithmes apprennent à détecter et distinguer ces vues de référence. Les algorithmes sont ensuite validés sur un échantillon n'ayant pas servi à l'entraînement, en comparant leurs résultats avec l'étiquetage réalisé par les cardiologues.
La limite de cette validation est qu'elle tient peu compte du comportement de l'algorithme face à des images qui ne sont pas des vues de référence.
En effet, avant d'enregistrer ces vues de référence, l'opérateur recherche la position de la sonde offrant la meilleure vue en la déplaçant sur le torse du patient. Toute cette phase de numérisation est réalisée lors de l'examen standard sans être enregistrée. Aucune de ces solutions n'a donc été validée prospectivement sur des acquisitions incluant la phase de numérisation des vues de référence.
A travers une étude prospective monocentrique, l'objectif de la recherche est de comparer l'étiquetage réalisé par l'algorithme et celui réalisé par des cardiologues à partir d'acquisitions comprenant l'enregistrement de la phase de recherche de vue de référence et obtenues dans le cadre des soins de routine au laboratoire d'échocardiographie.
Type d'étude
Inscription (Réel)
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
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Pessac, France, 33604
- Bordeaux University Hospital
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
Accepte les volontaires sains
Sexes éligibles pour l'étude
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La description
Critère d'intégration:
- Patients (hommes ou femmes) de plus de 18 ans,
- Patient ayant un examen d'échocardiographie programmé au laboratoire d'échocardiographie du CHU de Bordeaux,
- Patient ayant donné sa non-opposition à participer à la recherche (au plus tard le jour de l'inclusion et avant tout examen requis par la recherche),
- Les sujets affiliés ou bénéficiant d'un régime de sécurité sociale,
- Femmes en âge de procréer bénéficiant d'une contraception efficace.
Critère d'exclusion:
- Personne faisant l'objet d'une mesure de protection légale (sauvegarde de justice, tutelle ou curateurs),
- Personne privée de liberté par décision judiciaire ou administrative,
- Personne incapable de donner sa non-opposition,
- Femmes enceintes ou allaitantes.
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
Intervention / Traitement |
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Groupe d'échocardiographie
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L'évaluation de l'algorithme se fait sur des patients ayant une indication d'échocardiographie. Cet examen se fait de manière standard avec les éventuelles explorations spécifiques liées à l'indication de l'examen. Lors de l'échocardiographie, l'opérateur enregistre la phase de recherche des vues de référence suivantes :
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Évaluation de l'algorithme - concordance cardiologue
Délai: Jour 0
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Mesuré par le pourcentage d'images pour lesquelles l'étiquetage de l'algorithme et l'étiquetage du cardiologue sont identiques.
Ce pourcentage est calculé par examen.
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Jour 0
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Stéphane LAFITTE, MD PhD, University Hospital, Bordeaux
- Chaise d'étude: Bertrand MOAL, DESKi
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (RÉEL)
Achèvement primaire (RÉEL)
Achèvement de l'étude (RÉEL)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (RÉEL)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (RÉEL)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- CHUBX 2020/02
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
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