Étude chinoise sur l'intelligence artificielle en imagerie multimodale PE

L'embolie pulmonaire (EP) représente un problème de santé publique important. Un diagnostic et un traitement opportuns pendant la phase aiguë, ainsi que des stratégies de suivi appropriées à long terme, sont cruciaux pour la prise en charge de l'EP. L'EP est classée en trois stades en fonction de l'évolution de la maladie : l'embolie pulmonaire aiguë (APE), la maladie pulmonaire thromboembolique chronique (CTEPD) et l'hypertension pulmonaire thromboembolique chronique (CTEPH). L’APE peut provoquer une insuffisance ventriculaire droite aiguë et la mort si elle n’est pas diagnostiquée et traitée tôt. Le CTEPD a le potentiel de nuire considérablement à la qualité de vie des patients. L'HPTC est une séquelle à long terme rare et potentiellement mortelle de l'EP, caractérisée par une obstruction persistante des artères pulmonaires par des caillots organisés, conduisant à une redistribution du flux sanguin et à un remodelage secondaire de la microvascularisation pulmonaire. L'identification précoce de l'EP et la mise en œuvre de plans de traitement ciblés amélioreront considérablement les taux de survie et le pronostic.

Les tests d'imagerie multimodale jouent un rôle crucial dans la prise en charge de l'EP (y compris l'angiographie pulmonaire par tomodensitométrie (CTPA), l'imagerie par résonance magnétique (IRM), l'échocardiographie et l'analyse de ventilation/perfusion pulmonaire (V/Q)). Les lignes directrices ont identifié le rapport ventricule droit/ventricule gauche (VD:VG) > 1,0 sur les signes de CTPA ou de dysfonctionnement cardiaque droit issus de l'échocardiographie comme indicateurs importants pour la stratification du risque d'APE. Les patients classés comme à haut risque nécessitent une surveillance plus étroite en milieu hospitalier. Tandis que ceux classés comme étant à faible risque conviennent à une sortie précoce.

Par conséquent, l’exploration de nouveaux marqueurs d’imagerie et l’intégration de ces marqueurs dans les rapports de radiologie pourraient avoir une signification clinique potentielle. Si aucune preuve quantifiable d'un dysfonctionnement ventriculaire droit n'est fournie aux cliniciens pour prendre des décisions de traitement, les patients présentant une APE à haut risque peuvent être considérés comme « à faible risque » et renvoyés chez eux. De plus, les patients présentant une APE à faible risque peuvent nécessiter des séjours hospitaliers plus longs et ne pas avoir besoin d'être hospitalisés, ce qui augmente sans aucun doute les coûts des soins de santé. Pour les patients atteints de CTEPD ou de CTEPH, les options de traitement sont diverses, notamment des thérapies multimodales telles que l'endartériectomie pulmonaire, l'angioplastie pulmonaire par ballonnet et un traitement médical ciblé. Par conséquent, l’évaluation par imagerie multimodale est significative pour la prise de décision clinique en matière de traitement et le suivi de l’efficacité. Associé à la technologie de l'intelligence artificielle (IA), il peut fournir une variété de mesures pour aider à évaluer la morphologie des caillots, la fonction de ventilation-perfusion pulmonaire, la fonction cardiaque, l'hémodynamique, etc. L’IA peut non seulement aider à trouver des biomarqueurs d’imagerie plus cliniquement significatifs, mais également personnaliser les rapports de radiologie standardisés, qui devraient répondre aux défis actuels.

Cette étude est une étude multicentrique du monde réel visant à explorer de nouveaux marqueurs d'imagerie en combinaison avec la technologie d'IA et à les intégrer dans un logiciel d'application clinique pour fournir des paramètres quantitatifs, en utilisant des rapports d'imagerie et des données brutes de patients chinois atteints d'EP. On suppose que la technologie de l'IA peut améliorer le diagnostic précoce, le diagnostic différentiel, la stratification du risque et la gestion de l'EP en augmentant la capacité d'évaluer avec précision l'EP dans un contexte clinique réel. Les chercheurs ont également émis l’hypothèse que l’intégration des technologies d’IA serait rentable et acceptable pour les radiologues et les cliniciens.