Les cardiologues ont formé un grand modèle d’IA pour évaluer la structure et la fonction du cœur

Les experts en intelligence artificielle de Cedars-Sinai et du Smidt Heart Institute ont créé un ensemble de données de plus d'un million d'échocardiogrammes (échographies vidéo du cœur) et leurs interprétations cliniques correspondantes. À l'aide de cette base de données, ils ont développé EchoCLIP, un puissant algorithme d'apprentissage automatique capable « d'interpréter » les images d'échocardiogramme et d'évaluer les indicateurs clés.

La conception et l'évaluation d'EchoCLIP, décrites dans un article publié dans Nature Medicine, suggèrent que l'interprétation de l'échocardiogramme d'un patient à l'aide d'EchoCLIP fournit des évaluations cliniques de niveau spécialiste, notamment évaluation de la fonction cardiaque, des résultats d'interventions chirurgicales antérieures et des dispositifs implantés, et peut également aider les médecins à identifier les patients ayant besoin d'un traitement.

Le modèle EchoCLIP de base peut également identifier le même patient sur plusieurs vidéos, examens et points temporels, et reconnaître les changements cliniquement importants dans le cœur du patient.

"À notre connaissance, il s'agit du plus grand modèle formé sur des images d'échocardiographie", a déclaré l'auteur principal de l'étude, David Ouyang, MD, membre du corps professoral de la division de cardiologie de l'université. Le Smidt Heart Institute et le Département d'intelligence artificielle en médecine.

"De nombreux modèles d'IA précédents pour les échocardiogrammes sont formés sur seulement des dizaines de milliers d'exemples. En revanche, les performances particulièrement élevées d'EchoCLIP en matière d'interprétation d'images sont le résultat d'un entraînement sur près de dix fois plus de données que les modèles existants."

"Nos résultats montrent que de vastes ensembles de données d'imagerie et d'interprétation médicales, évalués par des pairs, peuvent servir de base à la formation de modèles médicaux de base, qui sont une forme d'intelligence artificielle générative", a ajouté Ouyang.

Flux de travail EchoCLIP. Source : Médecine Nature (2024). DOI : 10.1038/s41591-024-02959-y

Il a noté que ce modèle de base avancé pourrait bientôt aider les cardiologues à évaluer les échocardiogrammes en générant des estimations préliminaires des mesures cardiaques, en identifiant les changements au fil du temps et les maladies courantes.

L'équipe de recherche a créé un ensemble de données de 1 032 975 vidéos d'échographie cardiaque et les interprétations d'experts associées pour développer EchoCLIP. Les principales conclusions de l'étude sont les suivantes :

• EchoCLIP a démontré de hautes performances dans l'évaluation de la fonction cardiaque à partir d'images cardiaques.
• Le modèle de base a permis d'identifier les dispositifs intracardiaques implantés tels que les stimulateurs cardiaques et les valvules mitrales et aortiques implantées à partir d'images d'échocardiogramme.
• EchoCLIP a identifié avec précision des patients uniques dans toutes les études, identifié des changements cliniquement importants tels qu'une chirurgie cardiaque antérieure, et a permis le développement d'interprétations textuelles préliminaires d'images d'échocardiogramme.

"Les modèles de base sont l'un des domaines les plus récents de l'IA générative, mais la plupart des modèles ne disposent pas de suffisamment de données médicales pour être utiles dans le domaine des soins de santé", a déclaré Christina M. Albert, MD, MPH, présidente de la division de cardiologie à l'Université de Californie. Institut de cardiologie Smidt.

Albert, qui n'a pas participé à l'étude, a ajouté : "Ce nouveau modèle de base intègre la vision par ordinateur pour l'interprétation des images d'échocardiogramme avec le traitement du langage naturel pour améliorer les interprétations des cardiologues."