Le RHU TALENT récompensé à l’ESC Digital & AI Summit 2026
Les 12 et 13 novembre 2026, le RHU TALENT était présent à Bâle pour l'ESC Digital & AI Summit, le congrès de la Société Européenne de Cardiologie dédié au numérique et à l'intelligence artificielle. Le Pr Charles Guenancia (CHU Dijon Bourgogne) y a présenté deux travaux du projet, dont l'un a été distingué par le comité Digital Cardiology & AI de l'ESC. Félicitations à lui et à l'ensemble des co-auteurs !
Agrandir
Le jeudi 12 novembre, le Pr Charles Guenancia a présenté en session de ePosters modérés Cardiac CT improves artificial intelligence prediction of cardioembolic etiology in acute ischemic stroke. Ce travail, mené à partir d'une cohorte de patients pris en charge pour un AVC ischémique au CHU Dijon Bourgogne, montre que l'analyse automatisée du scanner cardiaque, réalisé dès le bilan d'imagerie en urgence, améliore nettement la prédiction par l'IA d'une origine cardio-embolique. La prochaine étape sera une validation externe sur la cohorte bordelaise du projet. Ce travail a été désigné lauréat de la session de ePosters modérés « AI in cardiovascular imaging: what's new ». Le prix, décerné par le ESC Digital Cardiology & AI Committee en reconnaissance d'un travail scientifique remarquable, a été remis lors de la cérémonie de clôture.
Le vendredi 13 novembre, il est monté sur la Digital Stage pour présenter Association between AI-ECG prediction of incident AF risk and presence of left atrial thrombus, en collaboration avec Philips-Cardiologs. Cette étude, menée sur une large cohorte du CHU de Bordeaux, suggère qu'un ECG de routine analysé par l'IA pourrait aider à repérer les patients dont l'oreillette présente un terrain favorable à la formation de caillots, même en l'absence de fibrillation atriale connue. La présentation a suscité de nombreuses questions de l'auditoire.
Le matin, TALENT était également mis à l'honneur lors du symposium Philips animé par Laurent Fiorina, consacré au parcours de l'IA-ECG, de la détection de la fibrillation atriale à la prédiction de l'AVC.
Les deux travaux présentés illustrent l'approche multimodale au cœur du RHU TALENT : combiner ECG, scanner cardiaque et intelligence artificielle pour mieux prévenir et identifier les AVC d'origine cardio-embolique.
