Selon une étude préliminaire qui sera présentée aux sessions scientifiques 2025 de l'American Heart Association, un algorithme d'intelligence artificielle (IA) associé aux capteurs d'électrocardiogramme (ECG) à une seule dérivation d'une montre intelligente a diagnostiqué avec précision les maladies cardiaques structurelles, telles qu'une capacité de pompage affaiblie, des valves endommagées ou un épaississement du muscle cardiaque.
Les chercheurs ont déclaré qu'il s'agissait de la première étude prospective montrant qu'un algorithme d'IA peut détecter plusieurs maladies cardiaques structurelles sur la base de mesures prises à partir d'un capteur ECG à une seule dérivation situé au dos et sur la couronne numérique d'une montre intelligente.
Des millions de personnes portent des montres intelligentes, et elles sont actuellement principalement utilisées pour détecter des problèmes de rythme cardiaque tels que la fibrillation auriculaire. Les maladies cardiaques structurelles, en revanche, sont généralement détectées par un échocardiogramme, un test avancé d'imagerie échographique du cœur qui nécessite un équipement spécial et n'est pas largement disponible pour le dépistage de routine. Dans notre étude, nous avons examiné si les mêmes montres intelligentes que les gens portent quotidiennement pourraient également aider à détecter plus tôt ces maladies cardiaques structurelles cachées, avant qu’elles n’évoluent vers des complications graves ou des événements cardiaques. »
Arya Aminorroaya, MD, MPH, auteur de l'étude, résident en médecine interne à l'hôpital Yale New Haven et chercheur affilié au laboratoire Cardiovascular Data Science (CarDS) de la Yale School of Medicine, New Haven, Connecticut
Les chercheurs ont développé l’algorithme d’IA en utilisant plus de 266 000 enregistrements ECG à 12 dérivations provenant de plus de 110 000 adultes. Sur la base de cette bibliothèque de données, ils ont développé un algorithme permettant d’identifier les maladies cardiaques structurelles à partir d’un ECG à une seule dérivation pouvant être obtenu à l’aide des capteurs d’une montre intelligente. À cette fin, les chercheurs n’ont isolé qu’une seule des 12 dérivations de l’ECG, qui ressemble à l’ECG à une seule dérivation des montres intelligentes. Ils ont également pris en compte les interférences aléatoires dans la signalisation ECG ou le « bruit » qui pourraient survenir lors de l'enregistrement d'un ECG à une seule dérivation à l'aide de montres intelligentes du monde réel. Le modèle d’IA a ensuite été validé en externe à l’aide de données provenant de personnes recherchant des soins dans des hôpitaux communautaires, ainsi que de données provenant d’une étude de population menée au Brésil. Ensuite, ils ont recruté de manière prospective 600 participants qui ont subi des ECG à une seule dérivation de 30 secondes à l'aide d'une montre intelligente pour évaluer la précision de l'algorithme dans un contexte réel.
L'analyse a révélé :
- Utilisant des ECG à dérivation unique obtenus à partir d'équipements hospitaliers, le modèle d'IA s'est avéré très efficace pour distinguer les personnes avec et sans maladie cardiaque structurelle, obtenant un score de 92 % sur une échelle de performance standard (où 100 % est parfait).
- Parmi les 600 participants avec les ECG à dérivation unique obtenus à partir d'une montre intelligente, le modèle d'IA a maintenu des performances élevées à 88 % pour détecter les maladies cardiaques structurelles.
- L’algorithme d’IA a identifié avec précision la plupart des personnes souffrant d’une maladie cardiaque (sensibilité de 86 %) et a été très précis pour exclure une maladie cardiaque (valeur prédictive négative de 99 %).
« À lui seul, un ECG à une seule dérivation est limité ; il ne peut pas remplacer un test ECG à 12 dérivations disponible dans les établissements de soins de santé. Cependant, avec l'IA, il devient suffisamment puissant pour dépister des maladies cardiaques importantes », a déclaré Rohan Khera, MD, MS, auteur principal de l'étude et directeur du laboratoire CarDS. « Cela pourrait rendre possible le dépistage précoce des maladies cardiaques structurelles à grande échelle, en utilisant des appareils que de nombreuses personnes possèdent déjà. »
Contexte de l'étude, détails et conception :
- Les chercheurs ont utilisé une base de données de 266 054 ECG de 110 006 patients ayant reçu des tests et des traitements à l’hôpital Yale New Haven entre 2015 et 2023 pour développer un algorithme AI-ECG permettant de détecter les maladies cardiaques structurelles à partir d’ECG à dérivation unique.
- L’algorithme a été adapté aux échographies cardiaques pour voir s’ils souffraient ou non d’une maladie cardiaque structurelle.
- Le modèle d'IA a ensuite été validé chez 44 591 adultes cherchant des soins dans quatre hôpitaux communautaires et 3 014 participants de l'étude ELSA-Brasil basée sur la population. L'étude longitudinale brésilienne sur la santé des adultes (ELSA-Brasil) rassemble des informations importantes sur la façon dont les maladies chroniques se développent et progressent, en se concentrant principalement sur les maladies cardiovasculaires et le diabète.
- Pour préparer le modèle d'IA à l'interprétation des signaux provenant d'ECG à une seule dérivation du monde réel, les chercheurs ont ajouté du « bruit » – pensez-y comme du flou ou de l'électricité statique – dans le mélange pour la formation du modèle. Ce petit ajustement a aidé l'IA à devenir plus résiliente et plus fiable face à des signaux imparfaits, ce qui lui a permis de mieux détecter les maladies cardiaques structurelles, même lorsque les données ne sont pas claires.
- Au cours de l’étude prospective réelle, 600 patients ont porté le même type de montre intelligente avec un capteur ECG à une seule dérivation pendant 30 secondes le jour même où ils subissaient une échographie cardiaque.
- L'âge médian des participants était de 62 ans, et environ la moitié étaient des femmes, 44 % étaient des Blancs non hispaniques, 15 % des Noirs non hispaniques, 7 % des Hispaniques, 1 % des Asiatiques et 33 % d'autres. L’échographie cardiaque a révélé qu’environ 5 % des patients souffraient d’une maladie cardiaque structurelle.
Les limites de l'étude incluent un petit nombre de patients atteints de la maladie réelle dans l'étude prospective et le nombre de résultats faussement positifs.
« Nous prévoyons d'évaluer l'outil d'IA dans des contextes plus larges et d'explorer comment il pourrait être intégré aux programmes communautaires de dépistage des maladies cardiaques afin d'évaluer son impact potentiel sur l'amélioration des soins préventifs », a déclaré Aminorroaya.
