Un pipeline intégré augmenté par l’IA pour l’exploitation des entrepôts de données de santé en imagerie cardiaque avec méta-analyse vivante pour le pronostic des lésions myocardiques

Contexte: L’IRM cardiaque avec injection de gadolinium et imagerie du réhaussement tardif (DE-CMR) est considérée comme une approche unique pour évaluer les lésions myocardiques et la fibrose de remplacement du myocarde. La DE-CMR se distingue par sa capacité à estimer la charge cicatricielle, une prouesse qui n’est égalée par aucune autre technique.La DE-CMR a d’abord été développée dans les cardiomyopathies ischémiques pour permettre la caractérisation des lésions myocardiques. La taille de la lésion de l’infarctus mesurée par DE-CMR est un indicateur pronostique clé et un prédicteur indépendant de la mortalité post-infarctus et du risque d’hospitalisation pour cause d’insuffisance cardiaque. 
Depuis, la DE-CMR a été évaluée dans la plupart des cardiomyopathies non ischémiques. Les recommandations les plus récentes de l’ESC considèrent désormais la DE-CMR comme un outil de première ligne dans les bilans diagnostiques en termes d’évaluation pronostique et de prise de décision thérapeutique.
La quantification DE-CMR reste un processus fastidieux, chronophage et hétérogène en raison de la nécessité de disposer d’outils plus adaptés pour la quantification automatique, fiable et reproductible des lésions DE-CMR myocardiques. Alors que la plupart des recherches et des CMR cardiaques cliniques incluent l’injection de gadolinium et la DE-CMR en France, l’analyse DE-CMR n’est estimée que visuellement à l’aide d’une échelle binaire (présence/absence) ou semi-quantitative. Il y a objectivement une perte d’information dans les bases de données existantes et acquises contenant des données DE-CMR, ainsi que dans l’évaluation clinique et les routines cliniques.
Objectifs et méthodes : Le projet INTELLIGENCIA vise à déterminer la valeur pronostique de la charge cicatricielle quantifiée à partir d’images DE-CMR pour les événements cardiovasculaires indésirables majeurs (MACE) et l’insuffisance cardiaque (HF) sur une base de données de référence nationale unifiée de cardiomyopathies ischémiques et non ischémiques. Il a l’ambition de résoudre le problème de longue date du manque de traitement rapide et fiable de la DE-CMR en fournissant un pipeline de quantification automatique, standardisé, open-source et reproductible piloté par l’IA pour analyser les lésions myocardiques de la DE-CMR.
Les principales étapes sont les suivantes :
-Construire une grande base de données de cardiomyopathies représentatives à partir de cohortes multicentriques françaises préexistantes, qui contiendra un plus grand nombre d’ensembles de caractéristiques, qui servira à entrainer et à valider la segmentation des lésions DE-CMR basée sur l’IA de pointe (nnUnet).
-Le modèle proposé mettra en œuvre des méthodes visant à garantir son explicabilité, son interprétabilité et son niveau de confiance.
-Mettre en œuvre une architecture d’apprentissage continu prospective de pointe pour garantir la résilience de la solution proposée face à l’obsolescence des techniques et améliorer les performances du pipeline.
-Fournir une plateforme interactive de visualisation et d’analyse sécurisée et open-source, permettant aux chercheurs et aux cliniciens d’extraire des informations significatives à l’aide de statistiques vivantes et de méta-analyses.
-L’algorithme proposé, alimenté par l’IA, sera facilement déployé et mis à la disposition des sites cliniques, soit en utilisant la fonction Open-Recon de containarisation d’un nombre croissant de scanners MR, soit sur n’importe quel poste de travail (multiOS) en utilisant la version libre et gratuite de DICOM 3D-Slicer personnalisée développée par CREATIS.
Le projet INTELLEGENCIA favorisera et encouragera la collaboration de la communauté des chercheurs tout en répondant à l’exigence d’une science explicable et reproductible, en particulier lorsqu’il s’agit d’algorithmes basés sur l’IA. Le respect des principes de gestion des données FAIR permettra une collaboration étroite entre les cliniciens, l’IRM et les chercheurs en IA.
Retombées et perspectives : pour la première fois, nous avons l’intention d’appliquer une analyse unifiée et fiable des principales cohortes françaises récentes de cardiomyopathies contenant des données d’imagerie DE-CMR. Notre étude apportera un nouvel éclairage sur la valeur pronostique de la charge cicatricielle pour le MACE et l’HF, en améliorant nos connaissances sur d’autres caractéristiques au-delà de la taille, en prenant en compte les sous-types de cardiomyopathie, les comorbidités et les facteurs de risque, sur les principaux échantillons de population française de cardiomyopathies. À notre connaissance, il s’agira de la plus grande base de données compilée avec des données DE-CMR. Afin de rendre les résultats accessibles à un public plus large, nous avons intégré le projet à un portail web interactif qui permet d’explorer les résultats au niveau de l’individu ou de la population, depuis les fonctions de base jusqu’aux fonctions d’analyse visuelle interactives avancées.
Ce projet aura un impact significatif sur la santé publique : 1) le projet aidera les cliniciens à exploiter plus efficacement les données DE-CMR nouvellement acquises pour la recherche clinique et les soins aux patients en fournissant des résultats en cours de travail. 2) d’un point de vue économique, modifier les pratiques et aider les cliniciens à obtenir automatiquement la charge cicatricielle extraite de la DE-CMR (pour le même coût) est un processus très efficace pour les prestataires de soins de santé et les soins aux patients. 3) Du point de vue populationnel, INTELLEGENCIA mettra à disposition des outils qui faciliteront le développement de profils cliniques, qui peuvent conduire à l’amélioration ou au maintien de l’état de santé. La valeur éducative et illustrative du portail pour être un élément clé de la chaîne d’information du patient.