Sténose aortique et au-delà, l’ECG suffira pour un diagnostic précoce. Merci à l’IA

Manque d’haleine, fatigue, étourdissements, palpitations. Il n’est certainement pas facile de penser immédiatement sur la base de ces signes et symptômes d’une sténose de la valve aortique (ce qui ne permet pas le passage normal du sang vers la grande artère à partir de laquelle les branches sont parties dans tout le corps) ou peut-être aux pathologies de la mitrailleuse ou de la tricuspide. Malheureusement, seuls les examens spécifiques peuvent confirmer l’image et donc peut-être qu’il reconnaît ces défauts et d’autres défauts de valve uniquement ce qui a déjà créé des problèmes particulièrement graves pour le cœur. Mais maintenant l’intelligence artificielle pourrait déclencher les jeux. Et permettre non seulement un diagnostic précoce, mais aussi de définir ceux qui dans les années à venir seront plus exposés à des problèmes de vannes cardiaques, sans même recourir à l’écocardiographie. Comme? En considérant simplement l’électrocardiogramme, ou un examen à faible coût et pas du tout invasif.

La révolution, qui pourrait vous permettre de jouer à l’avance dans des conditions telles que l’insuffisance cardiaque d’origine de la valve, est proposée par une recherche présentée sur leeuropéen Coeur (prénom Yixiu liang) Par une équipe de chercheurs du Collège impérial à Londres et Imperial College Healthcare NHS Trust. Et il est basé sur l’intelligence artificielle, grâce à un algorithme personnalisé.

L’IA pour une prévention faite sur mesure

L’étude montre que cet algorithme de l’IA parvient à identifier des changements très précoces dans la structure du cœur par l’ECG, ou l’électrocardiogramme, avant même l’apparition de symptômes ou de changements physiques détectables par échocardiographie. Le système a pu identifier correctement le risque de valve cardiaque après ECG (le définissant de haut à basse) dans environ 69 à 79% des cas. En particulier, les personnes identifiées comme «à haut risque» par l’algorithme avaient une probabilité de jusqu’à dix fois supérieure à celle de développer ces maladies que celles classées à faible risque. L’étude est née grâce à une collaboration internationale dirigée par des chercheurs Arunashis Sau Et C’était siong nget a également impliqué des chercheurs de l’hôpital Zhonghan à Shanghai. Les modèles d’intelligence artificielle ont été formés en utilisant près d’un million d’ECG et des enregistrements échocardiographiques cardiaques 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 de valves cardiaques, sur le front électrique, peuvent initialement laisser des traces vraiment minimes à l’électrocardiogramme et donc ne pas être identifiées. Lorsque ces altérations se développent, des symptômes sont souvent déjà présents et la situation hémodynamique cardiaque est déjà compromise. Ce système d’IA permet précisément de détecter les « rues » électriques mini-modifiées beaucoup plus tôt, (espérons-le) avant que les symptômes ne se manifestent. Avec des avantages vraiment importants. « Un diagnostic précoce possible peut certainement améliorer le destin clinique des patients permettant d’identifier le vice-valve tôt en commençant d’abord la thérapie médicale et en programmant le traitement interventionnel ou chirurgical de la valvulopathie tôt – commentaires – commentaires Giuseppe musuméci, Directeur de la cardiologie de l’hôpital mauricien de Turin « .

Applications suivantes

En bref, le diagnostic précoce de Valvulopatie est au coin de la rue. En attendant, Arunashis Saul’un des gestionnaires de l’étude, rappelle comment les premiers signes qui peuvent se référer à une altération cardiaque ne doivent pas être sous-estimés et soulignent le rôle fondamental de concentrer l’attention sur qui est en danger. « Au lieu d’attendre l’apparence des symptômes ou de nous appuyer sur nous uniquement des images diagnostiques coûteuses et longues pour les images, nous pourrions utiliser l’ECG amélioré par l’intelligence artificielle pour identifier les sujets les plus à risque – rappelle l’expert dans une note pour la presse.

La recherche fait suite au développement, par l’équipe, du modèle d’estimation des risques AIRE, basé sur l’IA et l’ECG. D’autres modèles d’intelligence artificielle de ce projet ont été formés pour analyser les ECG et prédire des problèmes tels que le risque de maladie cardiaque de genre, d’hypertension et de diabète de type 2. Les premières expériences du National Health Service (NHS) sont prévues pour la fin de 2025.