Un électrocardiogramme dopé à l’IA détecte les premiers signes d’insuffisance cardiaque

L’innovation au service du diagnostic précoce

L’interprétation d’électrocardiogrammes (ECG), des examens médicaux relativement peu coûteux, s’appuie désormais sur de nouveaux outils technologiques. Une étude menée par les chercheurs du UT Southwestern Medical Center démontre qu’un algorithme d’intelligence artificielle (IA) a permis de dépister avec précision des patients au Kenya.

Les résultats de ces travaux scientifiques ont été publiés dans la revue médicale JAMA Cardiology. Ils indiquent que l’analyse des ECG augmentée par l’intelligence artificielle, nommée IA-ECG, pourrait constituer une stratégie à bas coût pour repérer les individus présentant une altération sous-jacente de la fonction cardiaque.

Ce dépistage précoce cible spécifiquement un précurseur clé de l’insuffisance cardiaque. Cette pathologie chronique, caractérisée par l’incapacité du cœur à pomper suffisamment de sang pour répondre aux besoins de l’organisme, est en augmentation à l’échelle mondiale.

Le fardeau médical en Afrique subsaharienne

L’impact de l’insuffisance cardiaque s’avère particulièrement sévère en Afrique subsaharienne. Dans cette région du monde, les ressources en matière de soins de santé restent limitées au quotidien.

Les patients touchés par cette maladie la développent à des âges plus jeunes. Ils font face à de pires résultats cliniques, bien qu’ils présentent moins de conditions compliquantes en comparaison avec les malades des pays développés.

Avant de souffrir d’insuffisance cardiaque, de nombreux patients développent des conditions précurseurs comme la dysfonction systolique du ventricule gauche (DSVG). Cette anomalie se manifeste lorsque le ventricule gauche du cœur ne pompe pas le sang de manière efficace vers le reste du corps.

L’IA-ECG comme alternative à l’échocardiogramme

L’échocardiogramme, un examen qui crée des images du cœur en utilisant les ultrasons, constitue la norme de référence pour diagnostiquer la DSVG et d’autres antécédents d’insuffisance cardiaque, a précisé Ambarish Pandey, M.D. Il a ajouté que ces tests demeurent extraordinairement chers.

Les pays en développement manquent typiquement de l’équipement et de l’expertise pour les réaliser. Pour aborder cette disparité, l’équipe a évalué l’utilisation de l’IA-ECG. Cette méthode repose sur un ECG typique, un test de la fonction électrique du cœur, amélioré par un algorithme d’IA qui cherche des preuves de DSVG et d’autres précurseurs.

« Ces découvertes soutiennent l’IA-ECG comme un outil de dépistage pratique et évolutif qui peut identifier efficacement les individus à risque d’insuffisance cardiaque dans les environnements à ressources limitées où l’accès à l’échocardiographie est contraint, abordant une lacune critique dans les soins cardiovasculaires mondiaux », a déclaré Ambarish Pandey, M.D.

Jusqu’à présent, l’IA-ECG a montré des résultats prometteurs lors de tests dans des pays développés. L’outil a en revanche rarement été évalué au sein d’un pays en développement.

Une vaste étude clinique déployée au Kenya

Ambarish Pandey, M.D., occupe le poste de professeur associé de médecine interne au sein de la division de cardiologie et à la Peter O’Donnell Jr. School of Public Health de l’UT Southwestern. Il possède une nomination secondaire dans la division de médecine gériatrique de la médecine interne, et figure comme le principal auteur de l’étude.

D’autres investigateurs ont participé à cette recherche, dont Neil Keshvani, M.D., professeur adjoint auxiliaire de médecine interne à l’UT Southwestern. L’équipe inclut Bernard Samia, M.B.Ch.B., M.Med., M.P.H., médecin consultant et cardiologue au M.P. Shah Hospital au Kenya et président de la Kenya Cardiac Society.

L’équipe médicale a recruté près de 6 000 patients cherchant des soins cliniques de routine. Ces personnes provenaient de huit établissements de santé différents situés au Kenya afin de recevoir un test IA-ECG.

Un sous-ensemble de ce groupe initial a été sélectionné pour des examens de vérification. Au total, 1 444 patients ont reçu des échocardiogrammes pour valider l’exactitude de leurs résultats d’IA-ECG.

Des performances statistiques de haute précision

L’algorithme d’IA a identifié une DSVG chez 14,1 % des personnes ayant également reçu des échocardiogrammes. L’IA-ECG avait une valeur prédictive négative de 99,1 %, signifiant que presque tous les patients dont les résultats ne reflétaient aucune preuve de DSVG ont été confirmés négatifs par échocardiographie.

Un dépistage positif par IA-ECG dans l’étude était fortement associé à d’autres marqueurs de remodelage cardiaque indésirable, incluant l’hypertrophie ventriculaire gauche et la dysfonction diastolique. L’algorithme a démontré un haut niveau de sensibilité, identifiant correctement 95,6 % des personnes qui avaient une DSVG, tout en montrant une haute spécificité en identifiant précisément 79,4 % des personnes qui n’avaient pas la condition.

Les auteurs ont déclaré que leurs conclusions soutiennent l’utilisation de l’IA-ECG comme outil de dépistage de la DSVG dans les milieux à ressources limitées où le dépistage échocardiographique systématique n’est pas réalisable. Les détails de cette recherche sont titrés « Artificial Intelligence Electrocardiogram and Left Ventricular Systolic Dysfunction in Kenya » par Ambarish Pandey et al, dans la revue JAMA Cardiology (2026), avec la référence DOI: 10.1001/jamacardio.2026.0908.

Selon la source : medicalxpress.com