Prédire les accidents cardiovasculaires grâce aux scans rétiniens et l'intelligence artificielle

ACTUIA, 03/11/2022

Partagé par : 

Beesens TEAM

Prédire les accidents cardiovasculaires grâce aux scans rétiniens et l'intelligence artificielle

"Des chercheurs de la St George’s University of London ont utilisé l’algorithme d’analyse d’images rétiniennes QUARTZ (QUantitative Analysis of Retinal vaisseaux Topology and siZe), développé dans une précédente étude et lui ont appliqué la vasculométrie rétinienne (VR) pour prédire les maladies cardiovasculaires, les risques d’infarctus du myocarde ou les AVC. L’étude intitulée « Artificial intelligence-enabled retinal vasculometry for prediction of circulatory mortality, myocardial infarction and stroke » a été publiée en ligne début octobre dans le British Journal of Ophtalmology.

Les maladies cardio-neurovasculaires, ensemble de troubles affectant le cœur et les vaisseaux sanguins, sont la première cause de mortalité dans le monde. Selon la Fédération Française de Cardiologie, leur nombre progresse chaque année et elles sont à l’origine d’environ 140 000 décès/an, soit 400 morts par jour en France. Elles entraînent aussi 40 000 arrêts cardiaques chaque année, 92 % d’entre eux sont fatals.

Utiliser les scans rétiniens pour prédire les accidents cardiovasculaires

Un scan rétinien, examen très rapide, utilise une source lumineuse de faible intensité et un capteur pour scanner les vaisseaux sanguins à l’arrière de la rétine et est couramment pratiqué par les ophtalmologues. Les biomarqueurs de ces vaisseaux (densité, tortuosité…) sont associés à la fonction cardiaque et de plus en plus utilisés pour prédire les problèmes cardiaques, comme l’ont fait des chercheurs de la KU Leuven ou, bien avant eux, ceux d’Alphabet.

Cependant, selon l’équipe de la St George’s University of London, auxquels se sont associés des chercheurs de l’Université de Kingston, de celle du College of London et de Cambridge, cette recherche est la plus grande étude de population sur le VR et d’autre part, la validation externe des modèles de prédiction a été effectuée dans une grande cohorte distincte, ce qui est rare dans ce domaine..." Lire la suite