L’IA détecte un signal caché dans les scanners cardiaques lié à la mort subite

Des chercheurs de l'UC Berkeley ont utilisé l'intelligence artificielle pour découvrir un signal jusqu'alors inconnu dans les électrocardiogrammes de routine, capable d'identifier les patients à risque de mort subite cardiaque, selon une étude publiée mercredi dans la revue Nature.Berkeley News+1

Ces résultats s'attaquent à l'un des échecs diagnostiques les plus persistants de la médecine : plus de 300 000 Américains meurent chaque année d'un arrêt cardiaque soudain, beaucoup d'entre eux sans aucun signe avant-coureur et sans indication qu'ils avaient besoin d'un défibrillateur implantable salvateur.Berkeley News

Une décennie de données

Dirigée par Ziad Obermeyer, professeur associé à l'École de santé publique de l'UC Berkeley et médecin urgentiste, l'équipe de recherche a entraîné un modèle d'apprentissage profond sur plus de 440 000 ECG provenant du système de santé unifié de Suède, croisés avec des certificats de décès sur six ans. L'algorithme a ensuite été validé sur des ensembles de données de patients distincts provenant d'un système hospitalier à San Diego et d'un autre à Taipei.Berkeley News

Le système d'IA a identifié un groupe à haut risque avec un taux annuel de mort subite cardiaque de 7 %, contre 4,6 % pour les tests cliniques standard actuels qui mesurent la quantité de sang éjectée par le cœur à chaque battement. En termes pratiques, le modèle a signalé un groupe plus large de patients à haut risque, dont la grande majorité semble présenter un faible risque selon les directives existantes.Berkeley News

Pourquoi la détection a échoué

La difficulté fondamentale, a expliqué Obermeyer, est que la mort subite cardiaque ne laisse presque aucune trace. Contrairement à une crise cardiaque causée par des artères obstruées, l'arrêt cardiaque résulte d'un dysfonctionnement électrique soudain. "Ce qui rend le problème très tragique, mais aussi très adapté à l'IA, c'est que nous avons le remède à ce problème", a déclaré Obermeyer. "Si vous saviez que vous faisiez partie des personnes qui allaient mourir subitement, vous iriez voir un cardiologue et vous vous feriez implanter un défibrillateur. Le problème est que les médecins ne peuvent pas déterminer qui en a besoin avant qu'il ne soit trop tard."Berkeley News

La compilation des données pour l'étude a pris environ une décennie, a déclaré Obermeyer, impliquant deux organisations qu'il a cofondées : Dandelion Health et Nightingale Open Science.Berkeley News

Et ensuite ?

L'équipe d'Obermeyer travaille déjà avec des systèmes de santé en Suède, à Taïwan et aux États-Unis pour déployer l'algorithme sur les bases de données d'ECG des hôpitaux. Les patients signalés seraient informés et se verraient offrir la possibilité de porter un patch de surveillance cardiaque en continu, pouvant mener à l'implantation d'un défibrillateur. Les chercheurs espèrent également que les modèles de formes d'ondes identifiés par l'IA pourraient pointer vers un nouveau mécanisme physiologique derrière le dysfonctionnement soudain du cœur, une découverte qui pourrait ouvrir de nouvelles voies pour la recherche cardiaque fondamentale.Berkeley News