Appliquer l’analyse cardiaque assistée par l’IA en milieu clinique
Les maladies cardiovasculaires restent la principale cause de décès dans le monde, et l’échocardiographie (ou échographie cardiaque) est l’un des outils non invasifs les plus largement utilisés et les plus rentables pour diagnostiquer les affections cardiaques. Malgré son importance, l’accès à l’échocardiographie de haute qualité reste toutefois limité par plusieurs défis majeurs. «L’analyse traditionnelle de l’échographie cardiaque dépend fortement de l’expertise d’un spécialiste et implique une grande quantité de travail manuel», explique la coordinatrice du projet, Neringa Valantinė, de Ligence(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) en Lituanie. «Les cardiologues passent souvent la majorité de leur temps d’examen à effectuer des mesures répétitives et à préparer des rapports.» Neringa Valantinė note que le processus est également sujet à la variabilité et à l’erreur humaine. Les systèmes de soins de santé européens sont aussi soumis à une pression croissante en raison du vieillissement de la population, de l’augmentation du nombre de maladies cardiovasculaires et de la pénurie de professionnels de la santé qualifiés.
IA, génie logiciel et cardiologie
Le projet AI-driven cardiac ultrasound analysis(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre), financé par le Conseil européen de l’innovation(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) et coordonné par Ligence, visait à remédier à ces goulets d’étranglement en améliorant la vitesse, la cohérence, l’accessibilité et la qualité de l’analyse des ultrasons cardiaques. Il s’agissait de développer et d’affiner des modèles de réseaux neuronaux avancés capables d’analyser des données d’images échographiques complexes. Des efforts considérables ont également été déployés pour accroître la convivialité, la rapidité, l’interopérabilité et la fiabilité de la plateforme logicielle afin qu’elle puisse fonctionner efficacement dans les environnements cliniques. «Pour atteindre nos objectifs, nous avons combiné l’expertise de l’intelligence artificielle, du génie logiciel, de la cardiologie, de la pratique clinique et des affaires réglementaires», explique Neringa Valantinė. «Nous avons travaillé en étroite collaboration avec des cliniciens et des établissements de soins de santé pour nous assurer que la technologie répondait à des besoins cliniques réels.»
Une évaluation clinique à partir de données échocardiographiques
Les innovations ont fait l’objet d’une validation continue des performances de l’IA, ainsi que d’une évaluation clinique utilisant des données échocardiographiques en situation réelle et un retour d’information continu de la part des cliniciens. «L’un des principaux objectifs du projet était de constituer un ensemble de données diversifié et représentatif qui soutiendrait des performances d’IA robustes à travers différentes populations de patients, environnements cliniques et pratiques d’imagerie par ultrasons», fait remarquer Neringa Valantinė. Les mesures automatisées et les capacités de rapport de la plateforme ont également été évaluées par rapport à la pratique clinique standard et comparées aux évaluations réalisées par des cliniciens expérimentés. Ce processus a permis de garantir des résultats cliniquement fiables et cohérents. «Nous nous sommes concentrés en parallèle sur la convivialité de la technologie dans les flux de travail cliniques, ainsi que sur les questions réglementaires pour soutenir un déploiement sûr dans les environnements de soins de santé», ajoute Neringa Valantinė. «Parvenir à la conformité réglementaire sur les différents marchés a constitué une partie importante du projet et une étape clé vers une adoption clinique plus large de la technologie.»
Adoption clinique plus large et expansion continue
Selon Neringa Valantinė, l’un des principaux enseignements du projet est que les solutions d’IA couronnées de succès dans le domaine des soins de santé doivent être conçues en fonction des réalités cliniques. «La précision ne suffit pas: les systèmes doivent aussi s’intégrer harmonieusement dans les flux de travail de l’hôpital, faire gagner du temps aux cliniciens et susciter la confiance des utilisateurs», ajoute-t-elle. «Une autre réalisation importante a été l’obtention de la certification réglementaire, démontrant que les outils d’IA avancés peuvent répondre aux exigences strictes en matière de dispositifs médicaux.» Les prochaines étapes consistent à parvenir à une adoption clinique plus large et à poursuivre l’expansion des capacités de la plateforme. Ligence travaille également à l’extension du déploiement dans les hôpitaux et les systèmes de soins de santé à l’échelle internationale, tout en continuant à collaborer avec les cliniciens pour affiner la technologie sur la base d’une utilisation réelle. «La vision à long terme est de rendre l’analyse échographique cardiaque de haute qualité plus accessible, plus efficace et plus cohérente pour les patients et les professionnels de la santé», note Neringa Valantinė. «En automatisant les tâches répétitives et en soutenant les cliniciens par des analyses pilotées par l’IA, des technologies telles que Ligence Heart(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ont le potentiel de réduire les temps d’attente, d’améliorer la qualité des diagnostics et de permettre une détection plus précoce des maladies cardiovasculaires. Elles pourraient en fin de compte mener à de meilleurs résultats pour les patients et à des systèmes de soins de santé plus durables.» «La valeur ajoutée de N-Spire réside dans son approche innovante de la culture des micro-organismes, qui transforme les résidus agricoles en produits microbiens à forte valeur ajoutée grâce à une plateforme de fabrication», conclut Branwen Miles. «En combinant un traitement préthermique en continu et une fermentation à l’état solide, ce projet a mis en évidence une alternative plus circulaire, moins coûteuse et potentiellement moins émettrice de carbone aux systèmes conventionnels de production d’engrais et de micro-organismes.»
