L’Intelligence Artificielle : un nouvel outil de diagnostic pour la fibrillation atriale

Aug 23, 2019 par

300 000 personnes en France souffrent de fibrillation atriale. Le cœur qui bat avec un rythme irrégulier, parfois trop rapide, se fatigue rapidement.  Même si c’est l’anomalie cardiaque la plus fréquente, la fibrillation atriale reste très complexe à diagnostiquer. En couplant l’intelligence artificielle à l’électrocardiogramme, des chercheurs de la Mayo Clinic viennent de mettre au point un nouvel outil de dépistage de la maladie. Eclairage.

Intelligence Artificielle

Le diagnostic actuel de la fibrillation atriale

La fibrillation atriale (FA) survient lorsque l’activité électrique du cœur se dérègle, et notamment celle ayant lieu au niveau des oreillettes. Ces petites cavités cardiaques chargées de réceptionner le sang se contractent très vite et sans coordination. En contrepartie, les ventricules s’épuisent à en augmentant leur fréquence de battement.

Finalement, le cœur perd en efficacité. Il se remplit moins bien et certains patients peuvent voir leur débit cardiaque chuter de 20% à 30%. Cette faille dans la contraction du cœur peut être source d’accident vasculaire cérébral (AVC), une insuffisance cardiaque et d’autres maladies cardiovasculaires.

Le diagnostic de la fibrillation atriale ou fibrillation auriculaire repose sur l’interrogatoire du malade, sur l’auscultation et sur divers examens comme un électrocardiogramme (ECG). Cependant,  un ECG standard de 10 secondes à 12 dérivations ne détecte pas forcément le rythme cardiaque anormal.

À savoir ! Le rythme cardiaque représente la qualité et la coordination des différentes phases de contraction du cœur. L’ECG met en évidence à la fois la fréquence cardiaque (nombres de complexes PQRST par minutes) et le rythme cardiaque (forme et taille des ondes PQRST).

Dans ce cas où si le trouble du rythme cardiaque n’est pas permanent, le patient se voit équipé d’un Holter ECG (petit boitier portatif) enregistrant le rythme cardiaque sur 24 heures pendant que le patient vaque à ses habitudes.

Enfin, autre examen : une échocardiographie (une échographie du cœur), pour rechercher une cardiopathie.`

Mieux réperer la FA grâce à l’intelligence artificielle

Aujourd’hui, la FA est considérée comme une pandémie mondiale, car ses taux de prévalence ont considérablement augmenté et les hospitalisations liées à la fibrillation auriculaire sont plus nombreuses que les principales maladies cardiaques telles que l’insuffisance cardiaque et l’infarctus du myocarde.

Comme un ECG dans la pratique clinique actuelle ne permettra probablement pas de révéler une FA, la pathologie cardiaque reste  souvent silencieuse ou non détectée.

Pour mettre au point une méthode rapide et peu coûteuse, les chercheurs de la Mayo Clinic ont décidé de se pencher sur les potentialités de l’intelligence artificielle (IA), des algorithmes capables d’intégrer et d’analyser des données pour aider à la prise de décision.

Dans cette étude, les chercheurs de la Mayo Clinic, encadré par Paul Friedman, révèlent que l’IA peut détecter les signes de la FA dans un électrocardiogramme (ECG), même si le rythme cardiaque est normal au moment de l’examen.

Avant d’arriver à cet objectif final, les chercheurs ont rassemblé numériquement 450 000 électrocardiogrammes. Ensuite, ils ont mis au point une IA capable de repérer dans un ECG normal les signes invisibles indiquant des changements dans la structure cardiaque provoqués par une fibrillation auriculaire.

Ensuite, pour vérifier la solidité de leur algorithme, ils l’ont testé sur des ECG de plus de 36 000 patients dont 10% approximativement souffraient d’une FA.

Résultats ? L’IA a identifié, avec 83 % de justesse, les tracés subtils de fibrillation auriculaire.

Quelles sont les implications de cette découverte ?

Accélérer le diagnostic d’une FA grâce au couplage de l’IA dans un ECG va avoir de multiples conséquences positives.

Un diagnostic rapide et peu coûteux de la fibrillation auriculaire (FA) va permettre :

  • D’éviter la survenue des complications liées à la FA non détectée comme un AVC, une insuffisance cardiaque et d’autres maladies cardiovasculaires ;
  • De traiter rapidement les patients souffrant d’une FA ;
  • De mieux prendre en charge les patients victimes d’un AVC car une FA détectée en amont de l’accident vasculaire oriente le traitement médicamenteux par anticoagulant ;
  • De mettre en place, éventuellement, des campagnes de détection de FA dans les populations les plus à risques.

“Lorsque des patients arrivent avec un AVC, il est très important de savoir s’ils ont souffert d’une FA dans les jours précédant l’AVC, car cette information oriente le traitement. Les anticoagulants sont très efficaces pour prévenir un autre AVC chez les patients atteints de FA. Mais utiliser des anticoagulants chez les personnes sans FA, augmente le risque de saignement sans bénéfice substantiel. L’accès à cette donnée est vraiment très important. Nous devons savoir si un patient est atteint de FA” explique le Professeur Friedman.

Les professionnels de santé ont hâte de pouvoir utiliser un tel dispositif, rapide et peu coûteux, de diagnostic de la FA. Un empressement qui est justifié au regard quand on sait que 7,6 millions de personnes âgées de plus de 65 ans dans l’Union européenne seraient atteintes de FA actuellement et que ce chiffre augmentera de 89%, pour atteindre 14,4 millions d’ici 2060.

Julie P., Journaliste scientifique

– Mayo Clinic study shows AI could enable accurate, inexpensive screening for atrial fibrillation. Mayo Clinic. Consulté le 19 août 2019.
– AI can now identify atrial fibrillation through sinus rhythm. The Lancet. Consulté le 19 août 2019.
Julie P.
Journaliste scientifique.
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