L'AP-HP va collaborer avec GE HealthCare afin de développer des outils de prise en charge de l'hypertension pulmonaire thromboembolique chronique (HTP-TEC) basés sur l'intelligence artificielle (IA). Ce partenariat s'inscrit dans le cadre du projet de recherche hospitalo-universitaire (RHU) Destination 2024 et vise à favoriser le diagnostic précoce, l'évaluation de la sévérité et une approche personnalisée du traitement.
« Le RHU Destination 2024 produira de nouveaux outils de diagnostic et de sensibilisation à l’HTP-TEC et de nouvelles approches thérapeutiques multidisciplinaires qui influenceront les recommandations internationales pour la prise en charge de l’HTP-TEC, a déclaré le Pr Marc Humbert, chef du service de pneumologie et soins intensifs respiratoires à l’hôpital Bicêtre et coordinateur du projet, dans un communiqué. Nous avons l’ambition de révolutionner le pronostic de l’HTP-TEC et de permettre également de nouvelles avancées dans le domaine de la médecine de précision cardiovasculaire. Plusieurs résultats de nos recherches seront généralisables à d’autres maladies causées par des obstructions vasculaires chroniques. »
Déjà 200 examens annotés en vue d'entraîner l'IA
En France, au moins 35 000 embolies pulmonaires sont traitées chaque année, indique l'AP-HP. Des complications surviennent dans 1 à 3 % des cas et peuvent mener à de l'HTP-TEC. « L'HTP-TEC est une cause de handicap, d'insuffisance cardiaque et de mort prématurée en l'absence de traitement. Cette maladie vasculaire pulmonaire grave mais traitable est un enjeu majeur de santé du fait de la méconnaissance de cette complication, conduisant à des diagnostics tardifs et au risque de décès », lit-on.
GE HealthCare a mis au point des outils d'annotation 2D/3D sur une plateforme de visualisation afin que les équipes de l’AP-HP puissent identifier rapidement les anomalies caractéristiques d'une HTP-TEC à l’imagerie. Les radiologues et pneumologues de Bicêtre ont d'ores et déjà commencé cette phase d’annotation des images, enrichissant ainsi une base de données qui comptabilise environ 200 examens.
« À terme, cette plateforme permettra de fluidifier et d'accélérer l'annotation des angioscanners thoraciques et la phase d'apprentissage des outils basés sur l'IA (deep learning) qui constitue l'étape suivante de la constitution d’outils de détection automatique des signes radiologiques de l’HTP-TEC », est-il expliqué.
Ces nouveaux outils seront hébergés sur la plateforme de l’entrepôt de données de santé (EDS) de l’AP-HP. Les données sont standardisées, dé-identifiées et pseudonymisées avant leur exploitation.
Au-delà du RHU, ces outils « sont aussi utilisés à des fins d’accélération de la filière de l’intelligence artificielle en imagerie médicale », est-il indiqué.
* Le projet coordonné par l’AP-HP réunit des partenaires publics et privés : Université Paris-Saclay, Inserm, hôpital Marie-Lannelongue (Le Plessis-Robinson), groupe hospitalier Paris-Saint Joseph, GE HealthCare, Janssen.
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