Récemment, les médias ont accordé beaucoup d'attention à l'utilisation du robot en salle de cathétérisme, raison pour laquelle nous nous y intéressons de plus près dans cet article, afin d'examiner cette nouvelle technique de la manière la plus objective possible.

En écrivant son livre Deep Medicine (mars 2019), Eric Topol avait certainement en tête Homo Deus (2017) de Harari^1,2, qui décrit un avenir où les algorithmes résoudront « tout » mieux que l'esprit humain. À son tour, Eric Topol illustre comment l'intelligence artificielle (IA) - e.a. l'apprentissage profond (deep learning) et l'apprentissage automatique (machine learning) - associée à la robotique va transformer la médecine et la cardiologie. L'absolutisme de l'IA était né, et voilà que le battage médiatique atteint des sommets sans précédent. Au début de cette année, nous avons même pu découvrir, dans un ensemble de données chinoises, la possibilité d'utilise la reconnaissance faciale pour détecter une cardiopathie ischémique, avec une AUC impressionnante.3 Peut-être devrions-nous renoncer à certaines vieilles habitudes et techniques. Dans notre système de soins de santé, reste à savoir si la nouvelle technologie sera un « plus », ou si elle finira par cannibaliser nos activités.

L'innovation a aussi un potentiel destructeur

Nous nous efforçons d'introduire des processus et des méthodes de travail qui ont une plus grande valeur pour le patient, tout en étant moins coûteux et plus faciles à mettre en oeuvre : ce sont les « soins de santé basés sur la valeur » (value based healthcare). L'avenir nous dira si l'IA, la robotique et les big data appliqués apporteront une réelle valeur disruptive. En effet, la destruction créative entraîne toujours une déstabilisation. Les processus et techniques innovants pourraient donc bien avoir lieu au détriment du flux bien connu de notre modèle de rémunération à l'acte. Il suffit de penser à la caractérisation tomodensitométrique des plaques ou à la planification d'une PCI non invasive et guidée par l'hémodynamique, qui relèguent aux oubliettes non seulement les tests de stress classiques, mais aussi l'imagerie intravasculaire pré-procédurale. Plus facile à dire qu'à faire, bien sûr, car le financement actuel de notre système de soins de santé ne facilite pas la réflexion innovante, que du contraire.

En tout état de cause, dans la plupart des hôpitaux belges, administrateurs et directeurs généraux ne cachent pas leur enthousiasme vis-à-vis de l'utilisation et surtout de la monétarisation des données - qui ne se limitent pas toujours aux données administratives des patients. L'IA comme source alternative de revenus pour un secteur à faible marge opérationnelle, voilà un autre sujet de notre temps… Cela reviendrait à recoller les morceaux d'un système boiteux, mais c'est un autre débat.

Les robots en cardiologie interventionnelle : pur battage médiatique ?

La sécurité et l'applicabilité de la PCI robot-assistée ont été décrites dans la littérature, et ce, tant dans des lésions simples que complexes. L'étude PRECISE en a évalué la sécurité, et l'étude CORA-PCI a été la première à la démontrer également dans les interventions complexes.^4,5 En avril 2021, nous avons pu effectuer la première PCI complexe robot-assistée guidée par CT au Hartcentrum de l'hôpital OLV d'Aalst, chez un patient présentant une maladie de 3 vaisseaux et une sténose du tronc commun.⁶ Quelques semaines plus tard, nous avons pu pratiquer une revascularisation hybride robot-assistée (MIDCAB robot-assisté avec LIMA sur la LAD, couplé à une PCI robot-assistée guidée par CT des autres vaisseaux)⁷. Grâce à la planification des procédures, entre autres, l'hospitalisation a pu être limitée à 4 jours. Pour ce faire, on a utilisé une évaluation hémodynamique non invasive via la technologie FFRCT (HeartFlow Inc., Redwood City CA, États-Unis) et des reconstructions luminales en 3D avec cartographie des plaques dérivée des données du CCTA. Celles-ci sont affichées sur la console du robot et synchronisées avec les clichés angiographiques, via l'utilisation d'un logiciel spécialisé (QAngioCT CathLab, Medis Medical Imaging, Leiden, Pays-Bas).

Des algorithmes en cardiologie interventionnelle ?

Le bras robotique du système Corindus dispose d'un certain nombre de fonctions préprogrammées qui peuvent aider le cardiologue interventionnel en cas de lésions complexes et d'anatomie difficile. Trois mouvements des guides sont disponibles, en plus du mouvement standard télécommandé (RoR, wiggle, spin). En outre, l'automaticité Dotter peut spécifiquement aider à la mise en place de ballons et de stents dans des lésions très sténosées ou calcifiées.

Les avantages de la configuration ébauchée sont :

• Meilleure préparation et sélection de l'angle de vue optimal ;
• Caractérisation de la composition et de la morphologie des plaques (calcification, fibrose, lipides) ;
• Optimisation du choix du stent et de sa mise en place ;
• Réduction de l'exposition aux rayonnements pour l'opérateur, le personnel infirmier et le patient.

Cependant, malgré notre expérience limitée et sélectionnée à ce jour (n = 25), nous avons déjà constaté quelques limitations :

• Incompatibilité avec un grand nombre d'appareils que nous utilisons quotidiennement : athérectomie rotationnelle, imagerie intravasculaire, etc ;
• Pour l'instant, on ne peut manipuler qu'un seul stent, ballon ou guide avec le robot. En cas de lésions complexes et de nécessité de changer de guide ou de poser 2 stents, cela majore la complexité de la procédure ;
• Nécessité d'une équipe dédiée et d'une formation.

Il est évident qu'une expérience dans un seul centre ne peut remplacer des études randomisées correctement planifiées et exécutées. En tout cas, la PCI robot-assistée constitue une évolution passionnante en cardiologie interventionnelle. Outre la réduction de l'exposition aux rayonnements et l'automatisation des mouvements des guides et des dispositifs, c'est surtout l'intégration avec la planification du CCTA qui est particulièrement prometteuse. La caractérisation des plaques et l'évaluation physiologique avec optimisation de la sélection des stents et de leur mise en place se traduiront probablement par un meilleur résultat pour le patient. La planification de la procédure aura aussi certainement un impact sur la sélection des patients qui peuvent être traités en ambulatoire, avec sortie le jour même. Nous pouvons également envisager que des algorithmes basés sur la planification par CCTA suggéreront une liste de matériel et de stratégies de traitement. Le passage à un paiement prospectif centré sur le patient (forfait de matériel) par procédure n'est pas loin… et la boucle sera bouclée : value-based healthcare. Lentement mais sûrement… et nous savons tous où cela nous mènera…

Références

1. Topol, E. Deep medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again. 2019.
2. Harari, Y.N. Homo deus: Een kleine geschiedenis van de toekomst. Tomas Rap, 2017.
3. Shen, L. et al. Feasibility of using deep learning to detect coronary artery disease based on facial photo. Eur Heart J, 2020, 41 (46), 4400-4411.
4. Weisz, G. et al. Safety and feasibility of robotic percutaneous intervention: PRECISE (Percutaneous robotically-enhanced coronary intervention). J Am Coll Cardiol, 2013, 61 (15), 1596-600.
5. Mahmud, E. et al. Feasibility of robotically assisted percutaneous intervention in complex coronary lesions: results of the CORA-PCI study (Complex Robotically Assisted Percutaneous Coronary Intervention). JACC Cardiovasc Interv, 2017, 10 (13), 1320-1327.
6. Bermpeis, K. et al. CT-guided Roboticassisted revascularisation in multi-vessel coronary artery disease. 2021, PCRonline platform, in press.
7. Bortolone, D. et al. First report of a totally Robotic-Assisted Hybrid Coronary Artery Revascularization: A Case Report. 2021, PCRonline platform, in press.