Un diagnostic précoce, précis et simple est important pour pratiquement tous les problèmes de santé, y compris les maladies cardiaques. De nouvelles recherches suggèrent maintenant que des scanners oculaires simples pourraient permettre d’identifier les patients présentant un risque accru de problèmes cardiovasculaires plus tard dans leur vie.
Si cette méthode de diagnostic pouvait être mise au point, ce serait un grand pas en avant – ces scanners sont rapides, non invasifs et fiables, et plus le risque de maladie cardiaque peut être identifié tôt, plus les médecins et leurs patients peuvent contribuer à le prévenir.
La clé de la nouvelle approche est un algorithme d’apprentissage profond – un type de méthode d’apprentissage de l’intelligence artificielle (IA) basée sur un réseau de neurones qui peut être entraîné sur de grands ensembles de données pour repérer des modèles spécifiques.
Dans ce cas, les chercheurs l’ont entraîné à rechercher de minuscules changements dans les vaisseaux sanguins de la rétine, un lien qui a déjà été largement discuté dans la littérature médicale auparavant.
Un scan de la rétine. (UK Biobank)
Dans un nouvel article décrivant leurs résultats, l’équipe indique que son outil a pu prédire le risque de futurs infarctus du myocarde avec une précision d’environ 70 %.
“Le système d’IA a le potentiel d’identifier les personnes qui participent à un dépistage oculaire de routine et qui présentent un risque futur plus élevé de maladie cardiovasculaire, ce qui permettrait de commencer plus tôt les traitements préventifs pour éviter une maladie cardiovasculaire prématurée”, explique Chris Gale, professeur de médecine cardiovasculaire à l’université de Leeds, au Royaume-Uni.
Pour créer l’outil, les scanners rétiniens et cardiaques de 5 663 personnes figurant dans la base de données de la UK Biobank ont été analysés par un logiciel, le système étant programmé pour relier les variations d’un scan à celles de l’autre.
Après avoir suivi le processus d’entraînement et appris les modèles qui sont apparus, l’IA a été suffisamment intelligente pour établir une corrélation entre la santé cardiaque et les vaisseaux sanguins de la rétine : plus précisément, la taille et l’efficacité de pompage du ventricule gauche du cœur, qui a déjà été associé à une probabilité accrue de maladie cardiaque.
Cette estimation a été combinée à des données concernant l’âge, le sexe et des informations démographiques de base pour obtenir une évaluation globale du risque. Les chercheurs suggèrent que cette méthode pourrait éventuellement être utilisée comme méthode d’orientation secondaire.
“L’IA est un excellent outil pour démêler les schémas complexes qui existent dans la nature, et c’est ce que nous avons trouvé – le schéma complexe des changements dans la rétine liés aux changements dans le cœur”, explique Sven Plein, professeur d’imagerie cardiovasculaire à l’université de Leeds.
Actuellement, l’évaluation du ventricule gauche – l’une des quatre chambres du cœur – nécessite des tests coûteux qui doivent être effectués dans un hôpital. Pour de nombreuses personnes dans le monde, cela signifie des problèmes d’accès et de disponibilité.
En revanche, les scanners rétiniens sont déjà pratiqués de manière routinière dans les cliniques d’opticiens, de sorte qu’une analyse par l’IA du risque de maladie cardiaque pourrait s’y ajouter. Les personnes présentant un risque élevé de développer des problèmes cardiovasculaires pourraient alors être orientées vers des professionnels de la santé spécialisés.
Alors que des millions de personnes meurent chaque année de maladies cardiovasculaires dans le monde – le taux est d’une personne toutes les 36 secondes rien qu’aux États-Unis – un système comme celui proposé a la possibilité de faire une différence substantielle, même si davantage de recherches et de données seront nécessaires pour y parvenir.
“Les maladies cardiovasculaires, notamment les crises cardiaques, sont la principale cause de décès prématuré dans le monde et la deuxième cause de mortalité au Royaume-Uni”, explique Alex Frangi, titulaire de la chaire de médecine computationnelle à l’université de Leeds.
“Cela entraîne une mauvaise santé chronique et de la misère dans le monde entier”
La recherche a été publiée dans Nature Machine Intelligence.