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On a routine heart ultrasound, echocardiographers have to pick out a chamber that is hard to see. The right ventricle, the part of the heart that pumps blood to the lungs, has a crescent shape and sits behind the breastbone, so measuring it takes significant time and expertise. The more precise alternative, cardiac MRI (magnetic resonance imaging), is expensive and not as widely available. A team at the Mass General Brigham Heart and Vascular Institute set out to automate that measurement.
Lors d'une échographie cardiaque de routine, les échographistes doivent repérer une cavité difficile à voir. Le ventricule droit, la partie du cœur qui envoie le sang vers les poumons, a une forme en croissant et se situe derrière le sternum : le mesurer demande donc un temps et une expertise considérables. L'alternative plus précise, l'IRM cardiaque (imagerie par résonance magnétique), est coûteuse et moins largement disponible. Une équipe de la Mass General Brigham Heart and Vascular Institute a voulu automatiser cette mesure.
The tool, DROID-RV, is a deep learning model, a type of AI especially good at processing images. Its authors trained it on more than 380,000 echocardiogram video clips from about 17,000 patients seen in cardiology clinics. With colleagues from the Machine Learning for Health initiative at the Broad Institute of MIT and Harvard, they taught it to learn from both written descriptions of the chamber and numerical measurements. They then tested it on about 9,100 primary care patients from their own health system, and on an independent set of 831 patients from a hospital in Hungary. Finally, they linked its predictions to the patients' health records followed over time.
L'outil, DROID-RV, est un modèle d'apprentissage profond, une forme d'IA particulièrement efficace pour traiter des images. Ses auteurs l'ont entraîné sur plus de 380 000 extraits vidéo d'échocardiographie provenant d'environ 17 000 patients suivis dans des consultations de cardiologie. Avec des collègues de l'initiative Machine Learning for Health du Broad Institute du MIT et de Harvard, ils lui ont appris à tirer parti à la fois de descriptions écrites de la cavité et de mesures numériques. Ils l'ont ensuite testé sur environ 9 100 patients de médecine générale issus de leur propre système de santé, ainsi que sur un jeu indépendant de 831 patients d'un hôpital hongrois. Enfin, ils ont relié ses prédictions aux dossiers médicaux des patients, suivis dans le temps.
On measurement, DROID-RV estimated right ventricular diameter to within about 3 millimeters on average, and it identified reduced pumping function with high accuracy, including on the outside data set. The predictions also tracked later illness. Patients predicted to have dilated right ventricles were twice as likely to die within five years as patients predicted to have normal size. Larger size or worse function was associated with heart failure, atrial fibrillation (an irregular heartbeat) and death. Those links held after accounting for age, sex, height, weight and left ventricular function, the main pumping chamber.
Pour la mesure, DROID-RV a estimé le diamètre du ventricule droit à environ 3 millimètres près en moyenne, et il a identifié une fonction de pompage réduite avec une grande précision, y compris sur le jeu de données indépendant. Ses prédictions ont également permis de suivre l'évolution ultérieure des maladies. Les patients dont le ventricule droit était jugé dilaté avaient deux fois plus de risques de mourir dans les cinq ans que ceux dont la taille était jugée normale. Une taille plus grande ou une fonction plus dégradée étaient associées à l'insuffisance cardiaque, à la fibrillation auriculaire (un rythme cardiaque irrégulier) et au décès. Ces liens subsistaient après prise en compte de l'âge, du sexe, de la taille, du poids et de la fonction du ventricule gauche, la principale cavité de pompage.
The most striking result, the authors say, is that the predictions were sometimes more strongly tied to future disease than the measurements the echocardiographer had made on the same scan. Predicted dysfunction stayed linked to death and atrial fibrillation even after that assessment was taken into account. The authors suggest the model may draw on parts of the video that are not routinely measured. These are associations observed in patient records; the study does not show that acting on the predictions changes outcomes.
Le résultat le plus frappant, selon les auteurs, est que les prédictions étaient parfois plus fortement liées aux maladies futures que les mesures effectuées par l'échographiste sur le même examen. Le dysfonctionnement prédit restait associé au décès et à la fibrillation auriculaire même après prise en compte de cette évaluation. Les auteurs avancent que le modèle pourrait exploiter des parties de la vidéo qui ne sont pas mesurées en routine. Il s'agit d'associations observées dans les dossiers des patients : l'étude ne montre pas qu'agir sur les prédictions modifie les résultats.
For echocardiographers, the nearest gain is speed: the tool could provide preliminary measurements and flag abnormal exams that need a closer look. It could also point patients toward a costlier MRI when one is needed, which matters most where MRI machines or expert readers are scarce, and in acute cases that call for an immediate assessment. The authors say tools like DROID-RV could eventually also predict future cardiovascular disease, and that future models could be trained on outcomes directly. They give no date for any of this, and DROID-RV remains a research result.
Pour les échographistes, le gain immédiat concerne la rapidité : l'outil pourrait fournir des mesures préliminaires et signaler les examens anormaux qui méritent un examen plus approfondi. Il pourrait aussi orienter les patients vers une IRM, plus coûteuse, lorsqu'elle est nécessaire, ce qui compte surtout là où les appareils d'IRM ou les lecteurs experts sont rares, et dans les cas aigus qui exigent une évaluation immédiate. Les auteurs estiment que des outils comme DROID-RV pourraient à terme prédire aussi les maladies cardiovasculaires futures, et que des modèles ultérieurs pourraient être entraînés directement sur les issues cliniques. Ils ne donnent aucune date pour rien de tout cela, et DROID-RV reste un résultat de recherche.