Publié le
Lecture 9 mins
L’intelligence artificielle et le machine learning vont-ils nous faire revoir nos stratégies de prévention ?
Jean-Marc FOULT et coll.*, département d’imagerie, Hôpital Américain, Paris
Plus de la moitié des syndromes coronaires aigus surviennent chez des sujets n’ayant aucune sténose significative dans les mois précédant l’accident. Cette constatation — troublante au départ — est désormais assise sur un ensemble de publications suffisamment nombreuses et robustes pour être appréhendée comme une réalité(1). Dans ces conditions, comment identifier les sujets à risque ? Il s’avère que l’étendue des lésions coronaires, désormais quantifiables grâce aux technologies « machine learning », est un excellent prédicteur d’accidents, supérieur notamment à la présence de sténoses dites « significatives ».
Le concept de « sténose significative » n’est pas obsolète, tant s’en faut, puisqu’un grand nombre de syndromes coronaires aigus sont bel et bien la conséquence de sténoses serrées ; mais une analyse critique, des données disponibles montrent que l’étendue des lésions coronaires est le meilleur...
Attention, pour des raisons réglementaires ce site est réservé aux professionnels de santé.
pour voir la suite, inscrivez-vous gratuitement.
Si vous êtes déjà inscrit,
connectez vous :
Si vous n'êtes pas encore inscrit au site,
inscrivez-vous gratuitement :
