Les chercheurs ont déclaré que leur modèle, qui prédit les risques de décès prématuré, pourrait bénéficier aux patients souffrant de problèmes de santé affectant le cœur.
Un outil d’intelligence artificielle (IA) destiné à aider les médecins à identifier les patients cardiaques à haut risque sera bientôt déployé à titre d’essai en Angleterre après qu’une étude ait révélé qu’il pouvait prédire avec précision le risque de décès d’une personne dans les années suivant une scintigraphie cardiaque.
L’équipe de recherche mondiale dirigée par l’Imperial College de Londres a formé son modèle d’IA, connu sous le nom d’estimation du risque AI-ECG ou AIRE, sur des millions de résultats d’électrocardiogrammes (ECG), un test médical courant qui enregistre les signaux électriques dans et entre les cavités cardiaques. Il est généralement utilisé pour diagnostiquer les crises cardiaques et autres irrégularités.
L’objectif était d’identifier des modèles nuancés qui pourraient signifier qu’une personne court un risque élevé de problèmes de santé ou de décès.
Mis à l’épreuve, le modèle a prédit la probabilité de décès dans la décennie suivant un ECG – et cela s’est avéré correct dans 78 % des cas.
« Nous pensons que cela pourrait avoir des avantages majeurs pour le NHS et à l’échelle mondiale », a déclaré le Dr Fu Siong Ng, chercheur en électrophysiologie cardiaque à l’Imperial College de Londres qui a travaillé sur le projet, dans un communiqué.
Le système peut également prédire les crises cardiaques, l’insuffisance cardiaque et les problèmes de rythme cardiaque, et les chercheurs ont déclaré qu’il pourrait être déployé au sein du National Health Service (NHS) au cours des cinq prochaines années.
Des essais utilisant de vrais patients sont déjà prévus sur plusieurs sites à Londres et devraient commencer d’ici mi-2025.
Ils évalueront les avantages du modèle en utilisant des patients des cliniques externes et des services médicaux des hôpitaux.
Potentiel de l’IA pour améliorer la santé cardiaque
Les ECG basés sur l’IA ont déjà été utilisés pour diagnostiquer les maladies cardiaques, mais ils ne font pas partie des soins médicaux de routine et n’ont pas encore été utilisés pour identifier les niveaux de risque d’un patient spécifique.
« Cela pourrait amener l’utilisation des ECG au-delà de ce qui était auparavant possible, en aidant à évaluer le risque de futurs problèmes cardiaques et de santé, ainsi que le risque de décès », a déclaré Bryan Williams, directeur scientifique et médical de la British Heart Foundation, qui financé l’étude.
Les chercheurs, qui ont publié leurs résultats dans la revue Lancet Digital Health, ont déclaré que les prédictions selon lesquelles l’IA était erronée pourraient être dues à d’autres facteurs inconnus, tels que le fait que le patient ait reçu un traitement supplémentaire ou soit décédé de manière inattendue.
Mais ils ont souligné que le modèle pouvait encore généralement détecter des changements subtils dans la structure du cœur, qui peuvent servir de signe avant-coureur de maladie ou de décès, mais que les médecins pourraient manquer.
« Nous, cardiologues, utilisons notre expérience et nos lignes directrices standard lorsque nous examinons les ECG, en les classant en modèles « normaux » et « anormaux » pour nous aider à diagnostiquer la maladie », a déclaré le Dr Arunashis Sau, clinicien universitaire à l’Imperial College de Londres qui a dirigé la nouvelle recherche. .
« Cependant, le modèle d’IA détecte des détails beaucoup plus subtils, ce qui lui permet de ‘repérer’ des problèmes dans les ECG qui nous sembleraient normaux, et potentiellement bien avant que la maladie ne se développe complètement », a déclaré Sau.
Sau a déclaré que des recherches supplémentaires étaient nécessaires dans les hôpitaux et autres établissements de soins de santé pour déterminer le rôle futur du modèle dans le diagnostic et le traitement, mais que les patients souffrant d’autres problèmes de santé pourraient également en bénéficier, car d’autres maladies, telles que le diabète, ont également tendance à affecter le cœur.
Ng a accepté. « Cela pourrait avoir un impact positif sur la façon dont les patients sont traités et, à terme, améliorer la longévité et la qualité de vie des patients », a-t-il déclaré.
