L'intelligence artificielle (IA) peut être une aide à l'interprétation des résultats de l'ECG, aidant le personnel de santé à diagnostiquer les maladies qui affectent le cœur. Des chercheurs de l'Université d'Uppsala et des spécialistes du cœur au Brésil ont développé une IA qui diagnostique automatiquement la fibrillation auriculaire et cinq autres anomalies courantes de l'ECG, ainsi qu'un cardiologue. L'étude a été publiée dans Nature Communications.
Un électrocardiogramme (ECG) est un test simple qui peut être utilisé pour vérifier le rythme cardiaque et l'activité électrique. Les résultats sont présentés sur un graphique qui peut révéler diverses conditions qui affectent le cœur. L'outil est couramment utilisé dans les soins de santé et chaque ECG doit être interprété manuellement par un cardiologue.
La nouvelle étude démontre qu'une IA est capable de diagnostiquer automatiquement les anomalies indiquées par un ECG. L'IA a été initialement formée sur une base de données comprenant plus de deux millions d'ECG qui avaient déjà été diagnostiqués manuellement. De cette façon, il peut apprendre à reconnaître les schémas typiques des six anomalies ECG les plus courantes, puis à diagnostiquer un autre patient avec l'une de ces conditions – avec la même précision qu'un cardiologue.
La méthode n'est actuellement pas prête à être utilisée dans les cliniques et les hôpitaux; Cependant, les chercheurs pensent qu'il offre un grand potentiel pour l'amélioration des soins cardiovasculaires dans les pays à revenu faible et intermédiaire où une grande partie de la population n'a pas le même niveau d'accès à des spécialistes capables d'interpréter les résultats de l'ECG que nous apprécions ici en Suède.
Il s'agit du premier résultat d'une collaboration que nous avons bâtie au cours des deux dernières années. Je suis convaincu qu’à l’avenir, ce type de collaboration profonde entre les chercheurs en IA et les chercheurs en médecine sera en mesure de créer de nouvelles connaissances qui pourront aider les gens à jouir d’une meilleure qualité de vie. «
Thomas Schön, professeur de contrôle automatique, Université d'Uppsala
Thomas Schön travaille dans l'apprentissage automatique et l'IA à l'Université d'Uppsala et était responsable de la partie technique de l'étude.
Le modèle mathématique (connu sous le nom de réseau de neurones artificiels profond) sur lequel l'étude est basée est un bon exemple du concept de base derrière l'apprentissage automatique, où les ordinateurs construisent leur propre modèle et l'utilisent ensuite pour apprendre à résoudre des tâches basées sur les données collectées. La méthode diffère de la méthode classique de travail avec un ordinateur où l'ordinateur est programmé manuellement pour effectuer une tâche très spécifique. Les résultats de nombreux problèmes se sont avérés meilleurs lorsque l'apprentissage automatique est utilisé et que l'ordinateur lui-même est autorisé à identifier des modèles à partir de figures, de textes, de diagrammes et d'images rassemblés.
La source:
Référence de la revue:
Ribeiro, A.H, et al. (2020) Diagnostic automatique de l'ECG à 12 dérivations à l'aide d'un réseau neuronal profond. Communications Nature. doi.org/10.1038/s41467-020-15432-4.
