Intelligence artificielle et imagerie cardiovasculaire

T. Pezel, S. Lafitte

L’intelligence artificielle est en train de modifier progressivement notre approche de la cardiologie. Mais s’il y a bien un domaine dans lequel l’intelligence artificielle révolutionne complètement le paysage cardiologique c’est bien celui de l’imagerie cardiovasculaire multimodale [1]. En effet, l’intelligence artificielle peut constituer une aide précieuse pour le clinicien à chaque étape de l’examen d’imagerie : dans le positionnement optimal du patient en IRM cardiaque, dans la programmation de l’examen pour choisir le protocole optimal à la morphologie du patient et à l’indication d’un scanner cardiaque, dans l’acquisition des coupes idéales en échocardiographie, à travers des dizaines d’outils de post-traitement permettant d’analyser les images, ou encore dans la production d’un compte rendu final pour le patient et son médecin.

L’intelligence artificielle est omniprésente et constituera de plus en plus notre compagnon de route à l’avenir. Ainsi, l’objectif de cet article sera de présenter les principes de l’intelligence artificielle appliquée à l’imagerie cardiovasculaire multimodale, nous discuterons ses succès et promesses, et enfin, nous évoquerons ses limites mentionnées dans la littérature.

• Principe du machine learning appliqué à l’imagerie

• Gain de temps pour le médecin imageur dans l’interprétation
• Quelle place de l’intelligence artificielle dans nos systèmes de santé ?
• L’intelligence artificielle permet une transversalité à toute la cardiologie : exemple du « digital twin »
• Rôle de l’intelligence artificielle en imagerie dans le contexte de pandémie à COVID-19
• Conclusion

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