Technologie
Avec une mammographie, l’IA peut prédire le risque cardiovasculaire des femmes
Un algorithme d'apprentissage profond basé uniquement sur les caractéristiques mammographiques et l'âge aide à identifier les femmes ayant des risques élevés de maladies cardiovasculaires sur 10 ans.
- Par Geneviève Andrianaly
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- gorodenkoff/iStock
"Le risque cardiovasculaire est sous-évalué chez les femmes. De nombreuses patientes subissent une mammographie de dépistage à un certain âge, lorsque le risque de maladie cardiovasculaire augmente. Les caractéristiques mammographiques, telles que la calcification artérielle mammaire et la densité tissulaire, sont associées au risque cardiovasculaire", selon des scientifiques de l’université de Sydney (Australie). Ainsi, dans une nouvelle étude, ces derniers ont voulu développer et tester un algorithme d'apprentissage profond pour la prédiction du risque cardiovasculaire sur 10 ans à partir d'images mammographiques de routine et l’âge des patientes.
L’algorithme d'IA basé sur la mammographie et l'âge prédit le risque cardiovasculaire des femmes
Dans le cadre des recherches, publiées dans la revue Heart, l’équipe a recruté 49.196 femmes, âgées en moyenne de 59 ans, inscrites entre 2009 et 2020 au registre de cohorte Lifepool et résidant à Victoria, en Australie. Lors de leur inscription, ces dernières ont fourni des informations de santé initiales sur leur âge, leur tabagisme, leur consommation d'alcool, leur poids (IMC), leurs éventuels antécédents de diabète et la prise de médicaments contre l'hypertension artérielle, l'hypercholestérolémie et les anticoagulants. Ensuite, elles ont donné des informations sur la ménopause, les antécédents de reproduction et le recours à l'hormonothérapie, ainsi que les facteurs susceptibles d'affecter la structure interne du sein, tels que la radiothérapie, la chirurgie et le cancer.
Au cours du suivi d’environ 9 ans, 3.392 des participantes ont subi un premier événement cardiovasculaire : coronaropathie (2.383), crise cardiaque (656), accident vasculaire cérébral (434) ou insuffisance cardiaque (731). Selon les résultats, l’algorithme d’IA basé uniquement sur les images de mammographie de routine et l'âge s’est révélé aussi performant que les méthodes standard d'évaluation des risques basés sur l’âge et divers facteurs cliniques, notamment l'outil néo-zélandais "PREDICT" et le calculateur "PREVENT" de l'American Heart Association.
