Un modèle Python détecte les occlusions artérielles majeures en moins de 30 secondes, battant le temps des équipes de stroke

Chaque minute qui passe après un occlusion des gros vaisseaux cérébraux entraîne la perte de 1,9 million de cellules cérébrales. En médecine des accidents vasculaires cérébraux, une règle cruelle s’impose : le temps, c’est le cerveau. Plus on diagnostique rapidement une occlusion des gros vaisseaux (LVO), plus vite on peut opérer le patient par thrombectomie — et plus ses chances de sortir de l’hôpital avec une fonction motrice préservée sont élevées. Pourtant, même dans les meilleurs centres spécialisés, l’analyse d’un scanner cérébral par tomodensitométrie (CTA) peut prendre entre 5 et 15 minutes, en fonction de la charge de travail, des retards de traitement des scanners ou de la disponibilité des radiologues. Ce délai, bien qu’il semble minime, équivaut à des dizaines de millions de cellules cérébrales perdues. C’est précisément ce goulot d’étranglement que nous avons résolu. Nous avons conçu une pipeline automatisée en Python, capable de lire directement les images CTA au format DICOM depuis le système PACS, d’analyser les données en 3D grâce à un réseau neuronal convolutif (3D CNN), et de détecter les occlusions des gros vaisseaux en moins de 30 secondes. Le résultat est ensuite transmis automatiquement à l’équipe de traitement de l’accident vasculaire cérébral — avant même que le patient ne soit ramené de la salle d’imagerie. Ce n’était pas une question de construire « une autre IA ». Le vrai défi était la latence du flux de travail. En situation d’urgence cérébrale, le processus est le suivant : le patient arrive → subit un scanner (CT/CTA) → les images sont envoyées vers le PACS → le radiologue les examine → une alerte est envoyée à l’équipe de stroke. Si cette phase d’analyse prend 10 minutes, cela signifie 10 minutes de cerveau mort. Notre solution a transformé ce processus en une chaîne quasi instantanée. En intégrant l’IA directement dans le flux de données existant, nous avons éliminé les délais humains et techniques. L’algorithme s’exécute en arrière-plan, analyse les images dès leur arrivée dans le système, et produit une alerte fiable et rapide. Le résultat ? Une détection de LVO en moins de 30 secondes, soit bien avant que le radiologue ne commence à consulter l’image. Cette avancée ne remplace pas le spécialiste, mais le soutient en lui offrant une décision clinique précoce, permettant de déclencher la thrombectomie plus tôt. Dans un domaine où chaque seconde compte, cette innovation pourrait transformer les résultats à long terme pour des milliers de patients. Et surtout, elle montre que la véritable puissance de l’intelligence artificielle en santé ne réside pas dans la complexité des modèles, mais dans la capacité à s’intégrer habilement dans les réalités cliniques du quotidien.