PROTEUS : un essai contrôlé randomisé prospectif évaluant l'utilisation de l'intelligence artificielle dans l'échocardiographie de stress

D’après la présentation “A Prospective Randomised Controlled Trial Evaluating The Use Of Artificial Intelligence in Stress Echocardiography” par le Dr Ross UPTON à l’ESC Londres 2024 le lundi 2 septembre 2024.

• L'essai PROTEUS a testé l'impact de l'IA sur l'interprétation de l’échocardiographie (ETT) de stress dans un essai multicentrique au Royaume-Uni.
• L'IA n'a pas atteint les critères de non-infériorité pour l’aide à l’interprétation des ETT de stress, potentiellement liée à un taux d’adressage en coronarographie plus faible qu’envisagé.
• L’IA pourrait être bénéfique dans les centres à faible volume d’échographie de stress (<375/an).

Introduction

La maladie coronarienne est responsable de plus de 9 millions de décès dans le monde chaque année, dont 63 000 au Royaume-Uni. Elle est la principale cause de décès prématuré et a un coût financier très important.¹

L'imagerie non invasive a une place importante dans le diagnostic de cette maladie et le choix d’une approche de prise en charge. L'échocardiographie (ETT) de stress est l'un des tests couramment utilisé (accessibilité, non irradiant, peu couteux), mais elle repose sur une évaluation visuelle qualitative.^2,3

Il a précédemment rapporté le développement d'un dispositif d'intelligence artificielle (IA) conçu pour identifier les patients atteints de maladie coronarienne sévère à partir des images d'échocardiographie de stress.⁴ 

L’IA appliquée à l'imagerie cardiovasculaire a été proposée comme un moyen d'améliorer la prise de décision clinique. Cependant, aucune étude n'a encore évalué son impact sur les résultats des parcours de soins des patients dans le cadre d'un essai contrôlé randomisé, prospectif et multicentrique.

L'étude PROTEUS a été conçue pour tester, dans la pratique réelle, si l'interprétation de l'échocardiographie de stress par l'IA améliore la sélection des patients par les cliniciens en vue d'une coronarographie/angioplastie coronaire.

Cette étude démontre-t-elle que l'IA peut améliorer la détection des patients à haut risque présentant une maladie coronaire sévère ?

Méthodologie et résultats

PROTEUS était un essai contrôlé randomisé multicentrique (20 hôpitaux du NHS à travers le Royaume-Uni) mené chez des adultes ayant bénéficié d’une ETT de stress cliniquement indiquée pour évaluer l'ischémie. 

Les patients adultes adressés pour une échocardiographie de stress pour suspicion d'une maladie cardiaque ischémique étaient inclus dans l’étude.

Critères d'exclusion : maladie valvulaire cardiaque modérée ou plus sévère, obstruction intraventriculaire gauche, comorbidités significatives avec une espérance de vie estimée < 12 mois, antécédents de pontage coronarien ou autre chirurgie cardiaque, maladies myocardiques congénitales ou héréditaires.

Le dispositif d'IA est basé sur une technologie de machine learning par apprentissage supervisé. Il utilise des caractéristiques géométriques pour analyser les mouvements du ventricule gauche entre les phases de repos et de stress. Ce dispositif a démontré une performance excellente et a permis à des cliniciens moins expérimentés d'atteindre les mêmes capacités diagnostiques que les praticiens experts dans une étude. (4)

Critère de jugement principal : Non-infériorité entre les 2 méthodes d’analyse avec mise en évidence d’une maladie coronarienne sévère chez les patients adressés pour coronarographie après l'échographie de stress, ou preuve d'un événement dans les six mois suivants.

Critère secondaire : Non-infériorité de la prise de décision clinique dans des sous-groupes pré-spécifiés.

Population : L'étude a inclus 4 907 patients.

• 1 175 ont été randomisés dans le groupe Contrôle (prise de décision standard)
• 1 166 dans le groupe Intervention (décision augmentée par IA).

Les groupes étaient bien équilibrés en termes de caractéristiques démographiques et d'antécédents médicaux : 45% de sujets féminins, 63 ans d’âge médian, IMC à 28, 50% de fumeurs actifs ou sevré, 50% d’hypertendus, 45% de patients dyslipidémiques, 20% de patient diabétiques.

On note que la population avait une probabilité pré-test à risque intermédiaire-élevé. En effet, 20 % des patients avaient une maladie coronarienne connue.

Résultat principal : L'Intervention n'a pas atteint le critère de non-infériorité préspécifié, la borne inférieure de l'intervalle de confiance à 95 % de la différence d'AUROC dépassant -0,05. Le taux d’adressage pour coronarographie était inférieur à celui attendu (8 % contre 15 % attendus).

En ce qui concerne les modalités de l’échographie de stress :

• 75 % ont reçu une échocardiographie de stress à la dobutamine
• 25 % ont eu une échocardiographie de stress à l'exercice
• 75 % ont bénéficié d'une échocardiographie de stress avec contraste

Une ischémie (≥2 segments) était retrouvée chez 12 % des patients.

Parmi les 85 (/4907) patients adressés à une angiographie coronarienne invasive, 36(/1175 = 3 %) provenaient du groupe Contrôle, dont 27 de vrais positifs, tandis que 49 (/1166 = 4 %) provenaient du groupe Intervention, avec 34 vrais positifs. (Figure 1)

Figure 1 : La non-infériorité n’est pas atteinte pour le critère principal (stratégie classique vs stratégie augmentée par l’IA) – d’après la présentation du Dr Upton à l’ESC 2024, London.

Résultats secondaires : Le groupe Intervention (relecture par l’IA) a satisfait le critère de non-infériorité dans les centres à faible volume d'échocardiographie de stress (<375 examens/an). (Figure 2)

Figure 2 : L’utilisation de l’IA a un impact positif permettant d’améliorer le recours à la coronarographie dans les centres à faibles volume d’ETT de stress. – d’après la présentation du Dr Upton à l’ESC 2024, London.

Conclusion

L’outil d’aide à l’interprétation des ETT de stress par IA n'a pas atteint le critère de non-infériorité pour l’adressage à la coronarographie versus la stratégie standard. 

On retient principalement un taux d’adressage plus bas que prévu. Cela est possiblement lié à plusieurs paramètres : une plus grande place pour une stratégie non invasive suite à l’essai ISCHEMIA (5) retrouvant une non-infériorité du traitement médical dans les syndromes coronariens chroniques vs angioplastie ; une période d’inclusion impactée par le Sars-Cov2.

L’outil d’IA montre un potentiel prometteur dans les centres à faible volume comme un réel outil d’aide à la décision. Les résultats encouragent la poursuite des recherches pour identifier et développer les applications bénéfiques de l'IA dans le parcours de soin des patients.

Références

^{1. Foundation, BH. Global heart and circulatory diseases factsheet, 2021.
2. Skinner JS, Smeeth L, Kendall JM, et al. NICE guidance. Chest pain of recent onset: assessment and diagnosis of recent onset chest pain or discomfort of suspected cardiac origin. Heart 2010;96:974–8
3. Pellikka PA, Arruda-Olson A, Chaudhry FA, et al. Guidelines forperformance, interpretation, and application of stressechocardiography in ischemic heart disease: From the American Society of Echocardiography. J Am Soc Echocardiogr, 2020;33:1-41 e8
4. Upton R, Mumith A, Beqiri A, et al. Automated Echocardiographic Detection of Severe Coronary Artery Disease Using Artificial Intelligence. JACC Cardiovasc Imaging. 2022;15(5):715-727. doi:10.1016/j.jcmg.2021.10.013
5. Maron DJ, Hochman JS, Reynolds HR, et al. Initial Invasive or Conservative Strategy for Stable Coronary Disease. N Engl J Med. 2020;382(15):1395-1407. doi:10.1056/NEJMoa1915922}

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