Dépistage post natal des cardiopathies congénitales : analyse des données échographiques anténatales

Introduction : les cardiopathies congénitales (CC) sont les malformations congénitales les plus fréquentes (8-10/ 1000 naissances vivantes). La plupart de ces CC sont dépistées pendant la grossesse dans les pays développés. Un dépistage pendant la grossesse a montré une diminution certaine de la mortalité et morbidité pré opératoire ainsi que l’amélioration du pronostic neuro développemental de ces enfants. Malgré l’existence et les mises à jour régulières des recommandations relatives à la pratique des échographies de dépistage, des CC demeurent encore de découverte postnatale. Objectifs : les objectifs de notre étude sont d’une part d’analyser les causes ayant conduits à l’absence de dépistage, lors de la période prénatale, de CC et d’autre part d’étudier la place éventuelle de l’intelligence artificielle comme outil d’aide au dépistage.Méthode : analyse rétrospective, analytique et observationnelle des images échographiques fœtales de ces enfants nés entre le 01/01/2020 et le 31/12/2021 dans la région Sud avec un diagnostic post natal de CC. Les échographies de grossesse ont été obtenus après information et consentement parental. Une analyse quantitative et qualitative de ces images a été réalisée par un dépisteur junior selon des scores de qualité anatomique et de qualité d’image. Puis nous avons testé des algorithmes de Deep Learning avec les mêmes scores de qualité. Résultats : 58 dossiers ont été analysés sur les 104 répondant à nos critères d’inclusions. 70% (41/58) de ces dossiers étaient incomplets. Les échographies ont été séparés en trois sous- groupes: groupe incomplet, complet mauvaise qualité, et complet bonne qualité. Il existe une différence significative (p=0,027) dans la moyenne du nombre d’images cardio fœtales parmi les sous-groupes incomplet (6,59) et complet bonne qualité (10,3). Pas de différence significative entre les 3 groupes pour la qualité de l’image (zoom et résolution). Différence significative dans les scores de qualité anatomique entre le groupe incomplet et complet bonne qualité. La position du dos du fœtus est bien respectée dans tous les groupes. Il existe 70% de concordance entre l’interprétation du dépisteur junior et le programme d’IA. Conclusion : deux tiers des dossiers recueillis sont incomplets. La qualité de l’image (zoom et résolution) est bonne dans tous les sous-groupes. La qualité anatomique est un déterminant essentiel dans le dépistage prénatal. L’IA a une vraie place à jouer pour optimiser le dépistage anténatal des CC