Sténose aortique et autres : un ECG suffira à un diagnostic précoce. Grâce à l'IA

Essoufflement, fatigue, vertiges, palpitations. Difficile, face à ces signes et symptômes, de suspecter immédiatement une sténose aortique (qui empêche le flux sanguin normal vers la grosse artère d'où partent les branches dans tout le corps) ou même une valvulopathie mitrale ou tricuspide. Malheureusement, seuls des tests spécifiques permettent de confirmer le diagnostic, et ces anomalies valvulaires, comme d'autres, ne sont souvent détectées que lorsqu'elles ont déjà causé des problèmes cardiaques particulièrement graves. L'intelligence artificielle pourrait pourtant changer la donne. Elle permettrait non seulement un diagnostic précoce, mais aussi d'identifier les personnes les plus exposées aux problèmes valvulaires cardiaques dans les années à venir, sans même recourir à l'échocardiographie. Comment ? Simplement en envisageant un électrocardiogramme, un examen peu coûteux et non invasif.

Cette révolution, qui pourrait nous permettre d'anticiper des pathologies telles que l'insuffisance cardiaque valvulaire, est envisagée dans une étude présentée dans l' European Heart Journal (prénom : Yixiu Liang ) par une équipe de chercheurs de l'Imperial College de Londres et de l'Imperial College Healthcare NHS Trust. Elle s'appuie sur l'intelligence artificielle, grâce à un algorithme conçu sur mesure.

L'IA pour une prévention sur mesure

L'étude montre que cet algorithme d'IA peut identifier très tôt des modifications de la structure cardiaque grâce à l'ECG, ou électrocardiogramme, avant même l'apparition de symptômes ou de modifications physiques détectables par échocardiographie. Le système a pu identifier correctement le risque d'une valve cardiaque après l'ECG (de haut en bas) dans environ 69 à 79 % des cas. Plus précisément, les personnes identifiées comme « à haut risque » par l'algorithme étaient jusqu'à dix fois plus susceptibles de développer ces maladies que celles classées comme à faible risque. L'étude est le fruit d'une collaboration internationale menée par les chercheurs Arunashis Sau et Fu Siong Ng , et impliquant également des chercheurs de l'hôpital Zhongshan de Shanghai. Les modèles d'IA ont été entraînés à partir de près d'un million d'enregistrements d'ECG et d'échocardiographies cardiaques provenant de plus de 400 000 patients en Chine. La technologie a ensuite été testée sur un groupe distinct de plus de 34 000 patients aux États-Unis.

Traitements précoces

Les problèmes valvulaires cardiaques, d'ordre électrique, peuvent initialement laisser des traces minimes sur l'électrocardiogramme et passer inaperçus. Lorsque ces altérations se propagent, les symptômes sont souvent déjà présents et la situation hémodynamique cardiaque est compromise. Ce système d'IA permet de détecter les voies électriques légèrement altérées beaucoup plus tôt, (espérons-le) avant l'apparition des symptômes. Cela offre des avantages considérables. « Un diagnostic précoce peut certainement améliorer l'issue clinique du patient en permettant une identification précoce du défaut valvulaire, une mise en route précoce du traitement médical et la planification d'un traitement interventionnel ou chirurgical pour la maladie valvulaire », commente Giuseppe Musumeci, directeur du service de cardiologie de l'hôpital Mauriziano de Turin.

Candidatures à venir

En bref, le diagnostic précoce des valvulopathies cardiaques est imminent. Arunashis Sau , l'un des responsables de l'étude, met en garde contre la sous-estimation des premiers signes d'une maladie cardiaque et souligne l'importance cruciale de se concentrer sur les personnes à risque. « Plutôt que d'attendre l'apparition des symptômes ou de se fier uniquement à des examens d'imagerie diagnostique coûteux et chronophages, nous pourrions utiliser des ECG améliorés par l'IA pour identifier les personnes les plus à risque plus tôt que jamais », indique l'expert dans un communiqué de presse. « Cela signifie que beaucoup plus de personnes pourraient recevoir les soins dont elles ont besoin avant que leur maladie cachée n'affecte leur qualité de vie ou ne mette leur vie en danger. »

Cette recherche fait suite au développement par l'équipe du modèle d'estimation du risque AIRE, basé sur l'IA et les ECG. D'autres modèles d'IA issus de ce projet ont été entraînés à analyser les ECG et à prédire des pathologies telles que le risque de maladies cardiaques liées au sexe, d'hypertension et de diabète de type 2. Les premiers essais au sein du Service national de santé (NHS) sont prévus pour fin 2025.