Les médecins qui réalisent des examens du cœur par imagerie médicale découvrent parfois par hasard des problèmes de santé dans d’autres parties du corps.
Près de 30 % des images révèlent ces types de problèmes, et de ce nombre, environ la moitié nécessitent un suivi. Malheureusement, jusqu’à 95 % des problèmes autres que cardiaques échappent aux cardiologues, et il est rare que l’on demande l’avis d’une ou d’un radiologiste, faute de temps et d’argent.
Christopher Sun, professeur à Telfer et scientifique à l’Institut de cardiologie de l’Université d’Ottawa, a reçu une subvention Projet des Instituts de recherche en santé du Canada pour aider la patientèle à obtenir un diagnostic rapide et un traitement dans le cadre de son projet intitulé « Actionable Incidental Extracardiac Findings Detection via Interactive Artificial Intelligence ».
Analyses rapides et explications claires
Le professeur Sun et son équipe travaillent à mettre au point le premier modèle d’IA interactif axé sur la détection et la caractérisation automatisées et explicables des découvertes sans lien avec le cœur lors d’examens par imagerie cardiaque. Ce modèle permettra de recueillir des données pour améliorer la situation de la patientèle : grâce à l’analyse rapide des images et à des explications claires des résultats, les cardiologues et les radiologistes pourront mieux comprendre les problèmes de santé découverts et agir en conséquence.
Le professeur et son équipe évalueront leur système en comparant ses résultats à ceux de radiologistes et de cardiologues de plusieurs hôpitaux canadiens partenaires de l’étude. Ils s’assureront ainsi que la technologie fonctionne bien dans différents contextes.
L’étude sera la première du genre à proposer un modèle d’IA conçu pour détecter les découvertes sans lien avec le cœur en imagerie cardiaque.
Le nouvel outil pourrait améliorer la sécurité générale de la patientèle, réduire la pression sur le système de santé et sauver des vies, affirmant ainsi le leadership du Canada en matière d’innovation en santé grâce à l’IA.
