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    Etudes

    L'intelligence artificielle capable de détecter des signes imperceptibles d'une fibrillation atriale

    LONDRES (TICpharma) - Un algorithme d'intelligence artificielle (IA) a réussi à détecter la signature d'une fibrillation atriale intermittente en l'absence des signaux classiques sur l'électrocardiogramme (ECG), selon une étude américaine publiée en août par The Lancet.

    Il s'agit de la première étude dans laquelle une méthode d'apprentissage profond (deep learning) est utilisée pour identifier des patients avec potentiellement une fibrillation atriale non détectée, observe l'hebdomadaire médical dans un communiqué.

    L'algorithme a réussi à trouver des signaux sur le tracé d'ECG qui semblent invisibles à l'oeil nu mais donnant des informations importantes sur la présence d'une fibrillation atriale, poursuit The Lancet.

    La fibrillation atriale est souvent asymptomatique et reste non diagnostiquée alors qu'une prise en charge est essentielle puisque c'est un facteur de risque d'accident vasculaire cérébral (AVC), d'insuffisance cardiaque et de décès, rappellent Zachi Attia et le Dr Peter Noseworthy de la Mayo Clinic à Rochester (Minnesota) et leurs collègues.

    Mais il est souvent difficile de détecter les signes d'une fibrillation atriale sur un seul tracé d'ECG car l'examen peut être réalisé à un moment où la fréquence cardiaque se montre normale. Il faut parfois une surveillance longue, invasive avec un appareil implantable et coûteuse pour parvenir au diagnostic.

    Dans cette pathologie, le coeur développe des modifications structurales qui peuvent aussi modifier les propriétés électriques du muscle cardiaque. Les chercheurs ont voulu évaluer la capacité d'un algorithme à identifier et détecter des signes de ces modifications qui seraient non visibles pour l'oeil humain sur l'ECG.

    Pour cela, ils ont utilisé un réseau de neurones convolutionnel qui a analysé les données de 454.789 tracés d'ECG classiques, réalisés pendant 10 secondes lors d'un rythme sinusal normal auprès d'un total de 126.526 patients avec ou sans fibrillation atriale (cohorte d'entraînement), entre 1993 et 2017.

    La signature ECG identifiée par l'IA, permettant de distinguer les patients avec une fibrillation atriale de ceux n'en ayant pas, a ensuite été évaluée dans une cohorte de validation de 64.640 ECG provenant de 18.116 patients, puis testée sur les 130.802 ECG de 36.280 patients dont 8,4% avaient une fibrillation atriale diagnostiquée avant la réalisation de l'ECG.

    Testé sur un seul tracé pour un patient, l'algorithme a identifié la présence d'une fibrillation atriale avec une sensibilité de 79%, une spécificité de 79,5%, une aire sous la courbe (AUC) de 0,87 et une précision globale de 79,4%.

    En incluant tous les tracés ECG réalisés pour un même patient dans un délai d'un mois, la sensibilité passe à 82,3%, la spécificité à 83,4%, l'AUC à 0,9 et la précision globale à 83,3%.

    Ces résultats suggèrent qu'une IA semble identifier "au lit du patient" une possible fibrillation atriale à partir d'un ECG acquis au cours d'un rythme sinusal normal, ce qui ouvre la voie à une amélioration du dépistage et de la prise en charge, concluent les chercheurs.

    Dans le communiqué du Lancet, le coordinateur de cette étude, le Dr Paul Friedman de la Mayo Clinic à Rochester, compare cette approche à la capacité de "dire qu'il y avait de grosses vagues la veille tout en regardant une mer calme".

    Il reconnaît que l'algorithme se limite à des personnes pour lesquelles des ECG avaient été réalisés en raison d'une suspicion de fibrillation mais qu'il ne peut être encore étendu à des personnes avec des AVC inexpliqués ou à la population générale.

    Des travaux sont encore nécessaires avant d'utiliser l'IA comme outil de dépistage ou de diagnostic, simple, non invasif et peu coûteux. Mais cet algorithme pourrait être, à terme, une technologie largement disponible, notamment sur smartphone, observe un autre chercheur, le Dr Xiaoxi Yao.

    (The Lancet, édition en ligne du 1er août)

    Luu Ly Do Quang

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