L'intelligence artificielle pour mieux connaitre et traiter l'artère

La chirurgie vasculaire a d’abord connu l’introduction des prothèses vasculaires à la fin des années 1950. Depuis, elle a évolué vers le développement des traitements endovasculaires. Avec le vieillissement de la population, les interventions endovasculaires sont désormais considérées comme la stratégie de première intention pour le traitement de l’artériopathie. Les traitements endovasculaires comprennent de multiples nouveaux matériaux et techniques allant de l’angioplastie transluminale percutanée et la pose de stents à la lithotripsie intravasculaire, en se basant seulement sur la longueur et le degré de sténose de la lésion.
Ces nombreuses techniques et nouveaux implants son testées in vivo et ex vivo lors de l’expérimentation animale, mais pas chez l’humain.
Une connaissance du type histologique de la plaque d’athérome est nécessaire afin d’adapter le traitement endovasculaire de manière lésionnelle, personnalisée. Avec le développement du microscanner, il est maintenant possible d’obtenir des informations histologiques sur des artères explantées sans avoir à les détruire. L’intelligence artificielle nous permet ensuite de reconnaître des détails histologiques de manière autonome sur des coupes de microscanner, mais aussi de potentialiser ces méthodes et de les exporter au scanner préopératoire et ainsi d’obtenir des données préopératoires permettant une analyse fine non invasive.
Il s’agit donc d’expliquer les possibilités d’utilisation de l’intelligence artificielle pour mieux traiter les artères.