L'IA redéfinit l'aide à la décision en cardiologie pour l'ICP

16 décembre 2025 | Shaanxi, Chine — L’hôpital Tangdu, affilié à l’université de médecine de l’armée de l’air, en collaboration avec l’institut de recherche de l’université Tsinghua de Shenzhen, a annoncé la validation clinique de CA-GPT, un système d'aide à la décision par IA pour la tomographie par cohérence optique (OCT) guidée intervention coronarienne percutanée (ICP)Les résultats sont présentés dans la prépublication. « COMPARER : Optimisation clinique avec planification et évaluation modulaires via l'IA-OCT améliorée par RAG : Aide à la décision supérieure pour l'intervention coronarienne percutanée par rapport à ChatGPT-5 et aux opérateurs juniors. »

Résoudre la variabilité de l'interprétation des résultats de l'OCT

La tomographie par cohérence optique (OCT) joue un rôle central dans la planification et l'optimisation modernes des interventions coronaires percutanées (ICP), mais les études précédentes n'ont montré que accord inter-observateurs modérépour plusieurs résultats critiques de l'OCT, même parmi les médecins expérimentés (avec des coefficients de corrélation rapportés autour de 0,55–0,61Cette variabilité peut conduire à des stratégies de traitement incohérentes, notamment pour les lésions coronaires complexes.

Le CA-GPT a été développé pour relever ce défi en fournissant une interprétation standardisée et reproductible des données OCT et en traduisant ces résultats en recommandations cliniques exploitables.

Architecture à deux couches : Intelligence d’imagerie + Raisonnement clinique

CA-GPT utilise une architecture à deux couches :

couche d'analyse d'images: comprend 13 capacités analytiques de base, tous développés à l'aide de algorithmes basés sur l'apprentissage profondParmi eux, six sont des algorithmes développés indépendamment et brevetéspar l'équipe, notamment :

●Segmentation automatisée de la lumière vasculaire et reconstruction tridimensionnelle

●Caractérisation quantitative des tissus de la plaque, y compris les plaques fibreuses, riches en lipides et calcifiées

●Identification automatisée des plaques vulnérables de type fibroathérome à capsule mince (TCFA)

●Évaluation de l'apposition du stent

●Détection de la dissection du bord du stent

●Calcul de la réserve de débit fractionnaire dérivée de l'OCT (OCT-FFR), fournissant une évaluation fonctionnelle coronarienne basée sur l'imagerie

Couche de raisonnement augmentée par la récupérationBasée sur le modèle open source DeepSeek-R1 et enrichie par la technologie de génération augmentée par extraction (RAG), cette couche permet au système d'IA d'extraire les clauses de recommandations les plus pertinentes et des cas similaires étiquetés par des experts à partir d'une base de connaissances rigoureusement constituée. Cette base de données exhaustive comprend des recommandations cliniques internationales, des déclarations de consensus d'experts, et…Plus de 100 000 cas PCI annotés par des experts—garantissant que les recommandations de l’IA soient non seulement traçables, mais aussi pleinement conformes aux normes de soins cliniques actuelles.

Évaluation clinique comparative

Dans une analyse monocentrique de cas consécutifs d'ICP guidée par OCT à l'hôpital Tangdu (Juin 2024–août 2025), 96 patients (160 lésions)ont été incluses. La stratégie PCI clinique générée par CA-GPT (images OCT brutes en entrée) a été comparée à :

●une base de référence LLM à usage général (ChatGPT-5) a été invité à utiliser des paramètres clés extraits manuellement ;

●quatre jeunes cardiologues interventionnelsavec 1 à 5 ansd'expérience PCI.

Tous les résultats ont été comparés aux procédures réelles réalisées par un opérateur senior (plus de 10 ans d'expérience ; au moins 200 interventions coronaires percutanées par an). Dix critères prédéfinis ont été évalués : cinq pour la planification pré-interventionnelle et cinq pour l'évaluation post-interventionnelle, avec un score basé sur le degré de concordance (0 à 5 par phase).

Principaux résultats :

●Planification pré-PCI :Lors de la planification préopératoire, Le CA-GPT a obtenu un score d'accord médian de 5 (sur 5)., surpassant nettement ChatGPT-5 (score médian : 3)et médecins juniors (score médian : 4).

Les performances aux principaux points de décision ont été les suivantes :

●sélection du diamètre du stent(tolérance ±0,5 mm) : CA-GPT a atteint une précision de 90,3%., dépassant celle de médecins juniors (72,2%)et ChatGPT-5 (63,9 %).

●Sélection de la longueur du stent(tolérance ±5 mm) : CA-GPT a atteint une précision de 80,6%., nettement supérieur à celui de jeunes médecins (52,8%).

●Sélection du dispositif de prédilatation: CA-GPT a atteint une précision de 73,6%., représentant un amélioration substantiellesur ChatGPT-5 (37,5%).

●Évaluation post-PCI :Le CA-GPT a maintenu un score médian de 5/5et a réalisé 93,2%précision dans l'évaluation de l'apposition du stent, comparée à 76,1%pour les jeunes médecins, démontrant une plus grande précision et une plus grande constance.

●Robustesse dans des scénarios complexes :Les analyses de sous-groupes ont indiqué que l'avantage du CA-GPT était le plus marqué dans les contextes les plus difficiles, notamment lésions ischémiques significatives (OCT-FFR ≤ 0,80)et ACScas.

Pourquoi la génération augmentée par la récupération (RAG) est importante

Contrairement aux modèles de diagnostic génériques, le CA-GPT fonde son raisonnement sur des caractéristiques d'imagerie validées et des données cliniques faisant autorité. Cette approche, enrichie par la recherche documentaire, permet de retracer les parcours de décision, réduit le risque de recommandations non étayées ou non fondées sur des preuves et garantit la conformité aux normes de soins actuelles.

L’écart de performance observé met en évidence une limitation fondamentale des LLM à usage général en cardiologie interventionnelle : sans intelligence d’imagerie structurée et récupération spécifique au domaine, la maîtrise linguistique seule est insuffisante pour la prise de décision procédurale à enjeux élevés.

À la connaissance de l'équipe, CA-GPT représente l'un des premiers systèmes validés cliniquementIntégrer l'intelligence artificielle spécifique à l'OCT avec la modélisation du langage augmentée par la recherche pour une aide complète à la décision en matière d'ICP.

Implications cliniques

En améliorant l'homogénéité de l'interprétation des images OCT et en réduisant l'écart d'expertise entre les médecins juniors et seniors, le CA-GPT a le potentiel d'améliorer la qualité des procédures et la sécurité des patients en cardiologie interventionnelle. Les chercheurs soulignent que le CA-GPT est conçu comme un outil d'aide à la décision, venant compléter – et non remplacer – le jugement clinique.