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Lu pour vous

Publié le 30 oct 2023Lecture 1 min

Intelligence artificielle

Jimmy DAVAINE, CHU Pitié-Salpêtrière, Paris

Éditorial du papier suivant qui le place dans son contexte. L’événement clinique tel l’AVC ou l’infarctus du myocarde provient fréquemment d’une rupture de plaques dont les caractéristiques sont un cœur lipidique riche, une chape fibreuse fine et un remodelage positif. L’identification de ces plaques à risque par des modalités d’imagerie invasives et non invasives est cruciale.

L’intelligence artificielle (IA) associée au scanner est une voix prometteuse pour identifier les plaques carotidiennes à risque. Le scanner est une modalité de choix car très largement répandue et de haute résolution spatiale. L’amélioration des logiciels d’imagerie et de la qualité d’acquisition des images a permis des mesures de plus en plus précises volumétriques de la plaque mais également qualitative avec corrélation entre la composition de la plaque et l’histologie. L’acquisition d’un grand nombre de données, qui constitue le cœur même de l’IA, se prête également très bien au scanner. Le Deep learning et le Convolutional Neural Network (CNN) permettent la stratification de risque à partir d’images. Le logiciel est entraîné à identifier les plaques à risque et l’analyse automatisée est possible en un temps court, compatible avec la routine clinique. La validation nécessite un nombre important de patients. Voilà à coup sûr un virage technologique que le clinicien se doit de ne pas rater.

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