Intelligence artificielle pour améliorer la détection et la stratification des risques d'embolie pulmonaire aiguë (AID-PE) (AID-PE)

L'embolie pulmonaire aiguë (EP) résulte d'une occlusion partielle ou totale des vaisseaux sanguins pulmonaires par un thrombus, ce qui peut entraîner une insuffisance ventriculaire droite et la mort si elle n'est pas diagnostiquée et traitée tôt. L’EP aiguë est une affection courante accompagnée d’une mortalité croissante. Les patients atteints d'EP aiguë sont souvent mal stratifiés en termes de risque malgré des directives claires. En fait, l’enquête nationale confidentielle de 2019 sur les résultats et les décès liés aux patients (NCEPOD) pour l’EP aiguë a souligné la nécessité de lutter contre l’aggravation des taux de mortalité grâce à une stratification appropriée des risques de la maladie.

Les lignes directrices ESC/ERS pour le diagnostic et la prise en charge de l’EP aiguë conseillent également sur l’importance de la stratification des risques. Une augmentation du rapport ventricule droit : ventricule gauche (VD : VG) > 1,0 sur l'angiographie pulmonaire par tomodensitométrie (CTPA) est associée à un risque 2,5 fois plus élevé de mortalité toutes causes confondues et à un risque 5 fois supérieur de mortalité liée à l'EP. Cette mesure est destinée à aider les cliniciens à faire la distinction entre les patients présentant une EP aiguë à risque élevé et faible. Les patients stratifiés comme présentant un risque élevé (rapport RV:VG > 1,0) nécessitent une surveillance plus étroite en milieu hospitalier. Tandis que les patients stratifiés comme à faible risque (rapport RV:VG <1,0) peuvent bénéficier d'une sortie précoce par des voies ambulatoires.

Par conséquent, la fourniture de mesures RV:LV dans les rapports radiologiques a des implications cliniques potentiellement importantes. Si les cliniciens ne disposent d'aucune preuve quantifiable de dysfonctionnement du VD sur laquelle fonder leurs décisions de traitement, les patients présentant une EP aiguë à haut risque peuvent être involontairement considérés comme à « faible risque » et renvoyés chez eux. De plus, les patients présentant une EP aiguë à faible risque peuvent être soumis à des séjours hospitaliers plus longs et potentiellement inutiles, ce qui contribue sans aucun doute au coût des soins de santé. L'intégration de la technologie de l'intelligence artificielle (IA) dans les rapports radiologiques sur les CTPA pour les PE aiguës pourrait être une solution potentielle pour relever ce défi.

L’IA est une technologie de plus en plus attractive dans le domaine de la santé. Il décrit un certain nombre de techniques logicielles informatiques qui imitent la fonction cognitive humaine. L’IA s’avère prometteuse dans sa capacité à détecter et à stratifier les risques d’EP aiguë. Cependant, la plupart des études ont été menées dans des cohortes rétrospectives. De plus, aucune étude actuelle n’a abordé l’impact économique sur la santé de la mise en œuvre de la technologie de l’IA dans les rapports réels sur l’EP aiguë.

Cette étude observationnelle sera dirigée par le Royal United Hospital Bath NHS Trust (RUH). Le but de cette étude est d'intégrer l'intelligence artificielle et la technologie d'apprentissage automatique dans le reporting des CTPA pour l'EP aiguë. Les enquêteurs émettent l'hypothèse que la technologie de l'IA peut améliorer le diagnostic rapide, la stratification des risques et la gestion de l'EP aiguë dans un contexte clinique réel. Les enquêteurs émettent également l'hypothèse que l'intégration de la technologie de l'IA est rentable et acceptable pour les radiologues et les cliniciens.

Les patients dont les examens seront inclus dans l'étude seront tous ceux qui se présenteront consécutivement au RUH avec un diagnostic possible d'EP aiguë 12 mois avant (cohorte de comparaison) et 12 mois après (cohorte d'intervention) introduction « en direct » du reporting intégré sur la technologie d'IA. . Pour tous les participants recrutés, un formulaire de rapport de cas clinique anonymisé sera utilisé pour saisir les détails relatifs à leurs données démographiques, la gravité clinico-radiologique de l'EP, leur prise en charge et les résultats, y compris la mortalité à 12 mois.

Au moment de l'analyse, les enquêteurs effectueront des ajustements/appariements entre les deux cohortes pour les caractéristiques de base des patients. Les enquêteurs s'ajusteront également à l'heure civile du recrutement, pour tenir compte des tendances temporelles. L'analyse entre les deux cohortes permettra également le développement d'un modèle d'analyse décisionnelle pour évaluer la rentabilité de la technologie d'IA intégrée dans le rapport CTPA pour l'EP aiguë. Des questionnaires destinés aux cliniciens et aux radiologues seront utilisés pour évaluer l'acceptabilité des utilisateurs.