- Une nouvelle étude suggère qu'un système d'intelligence artificielle (IA) peut identifier correctement 98 % des patients présentant une sténose aortique sévère et 94 % présentant une régurgitation mitrale sévère à l'aide de courts enregistrements de bruits cardiaques provenant de stéthoscopes numériques.
- Une autre étude suggère également que les stéthoscopes IA sont beaucoup plus sensibles que les options traditionnelles et deux fois plus efficaces pour détecter les valvulopathies cardiaques en clinique.
- La technologie pourrait offrir un outil de dépistage rapide et peu coûteux en soins primaires, aidant à identifier les patients nécessitant une échocardiographie tout en réduisant les références inutiles.
- En détectant des modèles acoustiques subtils, même chez les patients sans souffle cardiaque évident, l’IA pourrait aider à diagnostiquer les valvulopathies plus tôt, lorsque le traitement est plus efficace et que les résultats sont meilleurs.
La maladie des valvules cardiaques survient lorsqu'une ou plusieurs des quatre valvules cardiaques
La recherche indique que les valvulopathies cardiaques posent un problème
Le diagnostic d'une valvulopathie cardiaque est souvent difficile, car les personnes restent généralement asymptomatiques jusqu'à ce que la maladie progresse, ce qui retarde la détection. De plus, de nombreux symptômes ne sont pas spécifiques ou sont confondus avec le vieillissement habituel.
Les méthodes de diagnostic actuelles, telles que l'auscultation cardiaque traditionnelle et
De nouvelles recherches suggèrent que l’IA peut constamment surpasser les cliniciens et les stéthoscopes traditionnels pour identifier les valvulopathies cardiaques et fournir des résultats plus fiables, en particulier pour les maladies graves.
Une étude de l'Université de Cambridge, publiée dans
Sommaire
L’IA identifie 94 à 98 % des maladies cardiovasculaires avancées
Dans l’étude, les chercheurs ont analysé les enregistrements de bruits cardiaques de 1 767 patients à l’aide d’un algorithme d’IA conçu pour les stéthoscopes numériques. Les participants ont été recrutés dans cinq fiducies du National Health Service (NHS). Chaque participant a également subi une échocardiographie, qui a servi de norme de référence.
Plutôt que d’entraîner l’IA à identifier les souffles cardiaques, que les cliniciens écoutent traditionnellement, les chercheurs l’ont entraînée directement sur les résultats de l’échocardiogramme. Cela a permis au système d'apprendre des modèles acoustiques subtils qui peuvent ne pas être audibles à l'oreille humaine, y compris chez les individus ne présentant pas de murmure évident.
Le système d’IA a identifié avec précision 98 % des patients présentant une sténose aortique sévère et 94 % de ceux présentant une régurgitation mitrale sévère.
Comparé à 14 médecins généralistes (GP) qui ont évalué les mêmes enregistrements, le système d’IA a surpassé tous les cliniciens et a produit des résultats cohérents. Même si les médecins généralistes individuels variaient dans la façon dont ils équilibraient
L’IA identifie 9 cas de valvulopathie sur 10
Les résultats de l’étude américaine suggèrent que le stéthoscope IA peut plus que doubler la sensibilité du dépistage clinique de routine des valvulopathies modérées à sévères par rapport à un stéthoscope acoustique traditionnel.
L'enquête clinique prospective a porté sur 357 adultes âgés de 50 ans et plus fréquentant des cliniques de soins primaires de routine. Les participants ont été examinés à l’aide d’un stéthoscope traditionnel et d’un stéthoscope numérique doté de l’IA.
Les bruits cardiaques enregistrés par le dispositif d'IA ont été analysés à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique entraînés à reconnaître des signatures acoustiques spécifiques associées à un dysfonctionnement valvulaire important. Le stéthoscope activé par l'IA avait une sensibilité de 92,3 %, tandis que le stéthoscope traditionnel en avait 46,2 %.
Cela signifie que l’appareil d’IA a pu identifier correctement plus de 9 cas sur 10 de maladie modérée à grave, contre environ 4 à 5 sur 10 avec l’outil conventionnel.
Emileigh Lastowski, MS, responsable de la recherche clinique et de l'habilitation chez Eko Health, qui a participé à l'étude américaine, a déclaré : Actualités médicales aujourd'hui:
« Ce qui ressort le plus, c'est l'ampleur de la différence de sensibilité entre le stéthoscope numérique basé sur l'IA et le stéthoscope traditionnel dans un environnement clinique réel. Nous nous attendons souvent à ce que les environnements contrôlés montrent des effets plus importants, il était donc remarquable de constater ce niveau d'amélioration lors des examens de routine en soins primaires. »
-Emileigh Lastowski
« Les examens au stéthoscope numérique activés par l'IA peuvent améliorer considérablement la sensibilité de détection des valvulopathies modérées à sévères au cours des soins cliniques de routine, par rapport à l'auscultation traditionnelle seule », a déclaré Lastowski.
« Cela suggère que les outils assistés par l'IA pourraient aider les cliniciens à identifier les patients qui autrement passeraient inaperçus et à les orienter plus tôt vers des tests de confirmation », a-t-elle ajouté..
L’IA, un outil de dépistage potentiel, pas un substitut
Les experts de la santé considèrent souvent l'échocardiographie comme la référence en matière de diagnostic des maladies valvulaires, telles que la sténose aortique. Cependant, cela peut être coûteux et prendre du temps, ce qui le rend impropre à un dépistage généralisé.
Bien que les médecins de premier recours puissent écouter le cœur à l’aide d’un stéthoscope, cela n’est pas courant lors de rendez-vous de courte durée. De plus, il s’agit d’une compétence difficile et les cliniciens peuvent manquer de nombreux cas.
En tant que tel, le stéthoscope amélioré par l’IA peut être un outil précieux pour améliorer la précision du diagnostic, aider les médecins à décider quels patients doivent être référés pour des tests plus approfondis et concentrer les ressources sur ceux qui en ont le plus besoin.
Le système d’IA a été conçu pour minimiser les faux positifs. Cependant, l’étude américaine a observé une légère réduction de la spécificité. Les auteurs suggèrent que ce compromis pourrait être acceptable dans les contextes de dépistage où la sensibilité est une priorité.
Cependant, les auteurs ont souligné que l’IA est destinée à soutenir et non à remplacer le jugement des cliniciens. Steven Steinhubl, MD, médecin-chef chez Eko Health, a déclaré MNT:
« Ce que cette étude met en évidence, c'est à quel point une maladie cardiaque cliniquement significative peut passer inaperçue lors des examens de routine, non pas parce que les cliniciens ne sont pas compétents, mais parce que la maladie valvulaire est souvent subtile et facile à manquer dans les établissements de soins primaires très fréquentés. »
—Steven Steinhubl
« Les premiers symptômes sont souvent vagues et l'auscultation traditionnelle dépend de facteurs tels que l'expérience, le temps passé à l'examen physique et même le bruit de fond », a poursuivi Steinhubl.
« Les résultats suggèrent que nos stéthoscopes numériques basés sur l'IA peuvent fournir une aide à la décision significative sur le lieu d'intervention, aidant les cliniciens à faire apparaître les risques plus tôt et à prendre des décisions de référence plus éclairées lors des visites quotidiennes », a-t-il déclaré.
Prochaines étapes de l’IA pour la santé cardiaque
Bien que le stéthoscope soutenu par l’IA soit prometteur, les deux études soulignent que des recherches supplémentaires dans des environnements cliniques et des populations plus diversifiés sont nécessaires. De plus, si le stéthoscope IA permet de détecter les formes graves de valvulopathies cardiaques, la détection des formes modérées reste plus difficile.
Toutefois, les experts estiment que les outils basés sur l’IA pourraient contribuer à répondre aux pressions croissantes exercées sur les systèmes de santé par le vieillissement de la population. L’utilisation d’outils de dépistage simples et évolutifs tels que le stéthoscope amélioré par l’IA pourrait aider à identifier les individus avant que des dommages irréversibles ne surviennent.
« Alors que les systèmes de santé sont confrontés au vieillissement de la population et à des contraintes constantes en matière de main-d'œuvre, les outils qui renforcent les examens de routine sans ajouter de complexité peuvent jouer un rôle important dans l'amélioration de la détection tout en préservant le flux de travail clinique », a déclaré Steinhubl.
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