Notre mission est de créer des solutions d'IA pratiques et équitables pour révolutionner les soins cardiovasculaires.
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Le Heartwise AI Lab de l'Institut de Cardiologie de Montréal fusionne l'imagerie médicale, la multi-omique et l'apprentissage profond sous la direction du Dr Avram. Notre mission est de créer des solutions d'IA pratiques et équitables pour révolutionner les soins cardiovasculaires. Équipés d'ensembles de données cliniques cruciaux, de données génomiques de pointe et de grappes d'apprentissage profond avancées, nous entreprenons des initiatives de recherche complexes. Notre équipe travaille avec diligence sur des algorithmes de vision par ordinateur pour une meilleure interprétation de l'angiogramme coronarien et des techniques de traitement du signal pour l'interprétation de l'ECG. Nous sommes équipés d'importants clusters de stockage dans le cloud et d'apprentissage profond, ce qui nous permet de disposer de la puissance de calcul nécessaire pour des modèles d'IA de pointe à grande échelle.
La fibrillation anuriculaire est l’arythmie cardiaque soutenue la plus fréquente chez les adultes et est associée à un risque accru d’accident vasculaire cérébral, d’insuffisance cardiaque, de déclin cognitif, d’hospitalisations et de décès. L’apprentissage profond appliqué aux électrocardiogrammes (ECG-AI) est une approche émergente pour prédire la fibrillation ou le flutter atrial (FA). Nous présentons un modèle ECG-AI à poids ouverts développé à l’Institut de Cardiologie de Montréal (ICM) et validé de manière externe en utilisant l’ensemble de données MIMIC-IV, en comparant sa performance avec les modèles cliniques et les scores polygéniques pour la FA (PGS).
La maladie coronarienne implique le rétrécissement des vaisseaux sanguins du cœur, également connu sous le nom de sténose, et constitue une cause majeure de mortalité mondiale, nécessitant une évaluation précise pour un traitement efficace. La norme actuelle pour évaluer la gravité de la sténose, qui repose sur l'interprétation visuelle des vidéos d'angiographie coronarienne par les cardiologues, présente une variabilité significative, soulignant la nécessité de méthodes standardisées et objectives. Des algorithmes basés sur l'IA ont été développés pour résoudre ce problème, mais ces méthodes ont des limites inhérentes qui sont abordées avec DeepCoro.
Nos chercheurs du Heartwise AI Lab plongent dans un éventail de domaines de recherche :
Imagerie cardiovasculaire et informatique utilisant le deep learning
Médecine de précision axée sur l'IA en cardiologie
Aide à la décision clinique en soins cardiovasculaires
Recherche clinique en cardiologie utilisant les approches informatiques
Soutenir le transfert des solutions informatiques munies d’IA vers la clinique
Traitement automatique du langage naturel en cardiologie
IA centrée sur le patient dans les soins cardiovasculaires
Infrastructure d'IA et capacités de calcul pour la recherche cardiovasculaire
Intégration de l'IA dans la prestation des soins de santé et la santé numérique.
