La technologie de l'IA dans les mammographies pourrait prédire les maladies cardiaques chez les femmes

La technologie de l'IA dans les mammographies pourrait prédire les maladies cardiaques chez les femmes

Les mammographies peuvent détecter bien plus que le cancer grâce à des modèles d’intelligence artificielle (IA), selon une étude présentée lors de la réunion scientifique annuelle de l’American College of Cardiology (ACC.25). Les résultats montrent comment ces outils importants de dépistage du cancer peuvent également être utilisés pour évaluer la quantité de calcium accumulé dans les artères du tissu mammaire – un indicateur de la santé cardiovasculaire.

Les Centers for Disease Control and Prevention des États-Unis recommandent aux femmes d'âge moyen et plus âgées de passer une mammographie (une radiographie du sein) tous les un ou deux ans pour le cancer du sein. Environ 40 millions de mammographies sont réalisées chaque année aux États-Unis. Bien que la calcification des artères mammaires soit visible sur les images résultantes, les radiologues ne quantifient ni ne rapportent généralement cette information aux femmes ou à leurs cliniciens. La nouvelle étude, qui a utilisé une technique d’analyse d’images d’IA non utilisée auparavant dans les mammographies, montre comment l’IA peut aider à combler cet écart en analysant automatiquement la calcification de l’artère mammaire et en traduisant les résultats en un score de risque cardiovasculaire.

Nous voyons une opportunité pour les femmes de faire un dépistage du cancer et également d'obtenir un dépistage cardiovasculaire à partir de leur mammographie. Notre étude a montré que la calcification de l'artère thoracique est un bon prédicteur de maladie cardiovasculaire, notamment chez les patients de moins de 60 ans. Si nous pouvons dépister et identifier ces patients à un stade précoce, nous pouvons les orienter vers un cardiologue pour une évaluation plus approfondie des risques. "

Theo Dapamede, MD, PhD, boursier postdoctoral à l'Université Emory d'Atlanta et auteur principal de l'étude

Les maladies cardiaques sont la principale cause de décès aux États-Unis, mais restent sous-diagnostiquées chez les femmes, et il existe également une prise de conscience. Les chercheurs ont déclaré que l’utilisation d’outils de dépistage par mammographie basés sur l’IA pourrait aider à identifier davantage de femmes présentant des signes précoces de maladie cardiovasculaire en faisant un meilleur usage des tests de dépistage que de nombreuses femmes subissent régulièrement.

Une accumulation de calcium dans les vaisseaux sanguins est le signe de dommages cardiovasculaires associés à une maladie cardiaque ou à un vieillissement précoce. Des études antérieures ont montré que les femmes présentant une accumulation de calcium dans leurs artères courent un risque 51 % plus élevé de maladie cardiaque et d'accident vasculaire cérébral.

Pour développer l'outil de dépistage utilisé pour cette étude, les chercheurs ont formé un modèle d'IA d'apprentissage profond pour segmenter les vaisseaux calcifiés dans les images de mammographie (qui apparaissent sous forme de pixels lumineux aux rayons X) et calculer le risque futur d'événements cardiovasculaires sur la base des données des dossiers de santé électroniques. L’approche de segmentation sépare ce modèle des modèles d’IA précédents développés pour analyser les calcifications de l’artère mammaire. Les chercheurs ont déclaré que le modèle a également été renforcé par l'utilisation d'un vaste ensemble de données pour la formation et les tests, comprenant des images et des dossiers médicaux de plus de 56 000 patients ayant subi une mammographie à Emory Healthcare entre 2013 et 2020 et disposant d'au moins cinq ans de DSE.

"Les progrès de l'apprentissage profond et de l'IA ont rendu beaucoup plus possible l'extraction de davantage d'informations à partir d'images et leur utilisation pour éclairer le dépistage opportuniste", a déclaré Dapamede.

Les résultats globaux ont montré que le nouveau modèle permettait de caractériser le risque cardiovasculaire des patients comme étant faible, modéré ou sévère sur les images de mammographie. Après avoir calculé le risque de mourir quelle qu'en soit la cause ou de souffrir d'une crise cardiaque aiguë, d'un accident vasculaire cérébral ou d'une insuffisance cardiaque à deux et cinq ans, le modèle a montré que le taux de ces événements cardiovasculaires graves augmentait avec le niveau de calcification artérielle mammaire dans deux des trois catégories d'âge évaluées : les femmes de moins de 60 ans et celles de 60 à 80 ans, mais pas chez celles de plus de 80 ans. Cela rend l'outil particulièrement bien adapté pour fournir une alerte précoce du risque de maladie cardiaque chez les femmes plus jeunes, qui peuvent bénéficier davantage d'interventions précoces, ont déclaré les chercheurs.

Les résultats ont également montré que les femmes présentant le niveau le plus élevé de calcification de l'artère mammaire (au-dessus de 40 mm2) avaient un taux de survie sans événement à cinq ans significativement inférieur à celles présentant le niveau le plus faible (inférieur à 10 mm2). Par exemple, 86,4 % de celles présentant le niveau de calcification de l’artère mammaire le plus élevé ont survécu cinq ans, contre 95,3 % de celles présentant le niveau de calcification le plus faible. Cela entraîne environ 2,8 fois plus de risque de décès dans les cinq ans chez les patientes présentant une calcification artérielle mammaire sévère par rapport aux patientes présentant peu ou pas de calcification artérielle mammaire.

Le modèle d'IA a été développé dans le cadre d'une collaboration entre Emory Healthcare et Mayo Clinic et n'est actuellement pas disponible. S'il surmonte la validation externe et reçoit l'approbation de la Food and Drug Administration des États-Unis, les chercheurs ont déclaré que l'outil pourrait être disponible dans le commerce pour d'autres systèmes de santé afin de l'intégrer au traitement de routine des mammographies et aux soins de suivi. Les chercheurs prévoient également d’étudier comment des modèles d’IA similaires pourraient être utilisés pour évaluer des biomarqueurs d’autres maladies, telles que les maladies artérielles périphériques et les maladies rénales, qui pourraient être extraites des mammographies.

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