L’IA peut identifier les personnes ayant un rythme cardiaque anormal


Des enquêteurs du Smidt Heart Institute de Cedars-Sinai ont découvert qu’un algorithme d’intelligence artificielle (IA) peut détecter un rythme cardiaque anormal chez les personnes ne présentant pas encore de symptômes.

L’algorithme, qui a identifié des signaux cachés dans les tests de diagnostic médical courants, pourrait aider les médecins à mieux prévenir les accidents vasculaires cérébraux et autres complications cardiovasculaires chez les personnes atteintes de fibrillation auriculaire, le type de trouble du rythme cardiaque le plus courant.

Les algorithmes développés précédemment ont été principalement utilisés dans les populations blanches. Cet algorithme fonctionne dans divers contextes et populations de patients, notamment les anciens combattants américains et les populations mal desservies. Les résultats ont été publiés aujourd’hui dans la revue à comité de lecture JAMA Cardiologie.

« Cette recherche permet de mieux identifier une maladie cardiaque cachée et indique la meilleure façon de développer des algorithmes équitables et généralisables à tous les patients », a déclaré David Ouyang, MD, cardiologue au département de cardiologie du Smidt Heart Institute de Cedars. -Sinai, chercheur à la Division de l’intelligence artificielle en médecine et auteur principal de l’étude.

Les experts estiment qu’environ 1 personne sur 3 atteinte de fibrillation auriculaire ne sait pas qu’elle en est atteinte.

Dans la fibrillation auriculaire, les signaux électriques du cœur qui régulent le pompage du sang des cavités supérieures vers les cavités inférieures sont chaotiques. Cela peut provoquer une accumulation de sang dans les cavités supérieures et la formation de caillots sanguins qui peuvent se déplacer vers le cerveau et déclencher un accident vasculaire cérébral ischémique.

Pour créer l’algorithme, les enquêteurs ont programmé un outil d’intelligence artificielle pour étudier les modèles trouvés dans les lectures d’électrocardiogramme. Un électrocardiogramme est un test qui surveille les signaux électriques du cœur. Les personnes qui subissent ce test ont des électrodes placées sur leur corps qui détectent l’activité électrique du cœur.

Le programme a été formé pour analyser les lectures d’électrocardiogramme prises entre le 1er janvier 1987 et le 31 décembre 2022 auprès de patients vus dans deux réseaux de santé des Anciens Combattants. L’algorithme a été entraîné sur près d’un million d’électrocardiogrammes et a prédit avec précision que les patients souffriraient de fibrillation auriculaire dans les 31 jours.

Le modèle d’IA a également été appliqué aux dossiers médicaux des patients de Cedars-Sinai et a prédit de la même manière – et avec précision – les cas de fibrillation auriculaire dans les 31 jours.

« Cette étude sur les anciens combattants était géographiquement et ethniquement diversifiée, ce qui indique que l’application de cet algorithme pourrait bénéficier à la population générale aux États-Unis », a déclaré Sumeet Chugh, MD, directeur de la Division de l’intelligence artificielle en médecine au Département de médecine et médecine. directeur du Centre du rythme cardiaque du Département de cardiologie. « Cette recherche illustre l’une des nombreuses façons dont les chercheurs du Smidt Heart Institute et de la Division de l’intelligence artificielle en médecine utilisent l’IA pour aborder la gestion préventive de maladies cardiaques complexes et difficiles.

L’étude était le fruit d’un effort de collaboration entre des médecins et des enquêteurs des hôpitaux Cedar-Sinai et des hôpitaux des anciens combattants de San Francisco et de Palo Alto. Outre Ouyang, les enquêteurs de Cedars-Sinai, Grant Duffy et John Theurer, ont travaillé sur l’étude.

Les enquêteurs prévoient de continuer à étudier l’algorithme dans le cadre d’essais cliniques prospectifs pour savoir s’il aide à identifier les personnes à risque de crise cardiaque et d’accident vasculaire cérébral. Ils prévoient également de développer davantage d’algorithmes d’IA.

Financement : L’étude a été financée par les National Institutes of Health et le Département américain des Anciens Combattants.

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