mardi 22 octobre 2019 – POINT DE VUE
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Pr Ph Gabriel Steg AUTEURS ET DÉCLARATIONS 17 octobre 2019
Le blog du Pr Gabriel Steg – Cardiologue – TRANSCRIPTION
Gabriel Steg — Bonjour. Aujourd’hui, je voudrais vous parler de détection de la fibrillation atriale par intelligence artificielle.
La question de la détection de la fibrillation atriale paroxystique est un sujet important et difficile. On sait qu’un grand nombre de sujets ne ressentent pas les épisodes de fibrillation atriale et, même lorsqu’ils les ressentent, de façon d’ailleurs très variable, la capacité que nous avons de les enregistrer est limitée, même dans les circonstances où cela est très important comme, par exemple, les embolies cérébrales de cause inconnue.
C’est ce qui a amené à proposer des Holter de très longue durée, sur plusieurs semaines ou, même, l’implantation d’enregistreurs implantables temporaires pour essayer de capter les épisodes de fibrillation atriale dans la mesure où cela peut engendrer une décision de traitement anticoagulant pour prévenir soit un premier épisode, soit des récidives d’accidents emboliques cérébraux ou systémiques.
Nous savons également que l’électrocardiogramme de surface sur un enregistrement de quelques secondes est extrêmement plus rentable pour capter la fibrillation atriale. Pourtant, nous savons aussi que la fibrillation atriale ne survient pas au hasard — elle survient souvent en ayant été précédée de longues années d’hypertension artérielle, de distension des cavités, d’hypertrophie ventriculaire gauche, de distension de l’oreillette gauche, et que ces anomalies structurelles du cœur peuvent se manifester par des anomalies à peine visibles ou non visibles à l’œil nu sur l’électrocardiogramme, mais par des anomalies électriques qu’un ordinateur pourrait être capables de repérer.
Quand l’invisible devient visible
Des investigateurs de la Mayo clinique viennent de publier un travail extrêmement intéressant dans le Lancet du 1er août, plus exactement, mis en ligne le 1er août, cet été, qui vous a peut-être échappé pendant vos vacances, où ils se sont attachés à analyser des électrocardiogrammes en rythme sinusal pour voir si ces électrocardiogrammes présentaient des caractéristiques à l’analyse numérisée, qui permettaient de prédire l’existence d’une fibrillation atriale paroxystique ou la survenue à court terme d’une fibrillation atriale paroxystique en se fondant, précisément, sur des anomalies électriques invisibles à l’œil nu, mais qui pourraient témoigner d’anomalies structurelles du ventricule ou de l’oreillette[1].
Pour ce faire, ils ont analysé près de 600 000 électrocardiogrammes, plus de 600 000 électrocardiogrammes numérisés acquis à la Mayo clinique entre 1993 et 2015 chez plus de 200 000 patients.
Après avoir entraîné un réseau de neurones à détecter ces anomalies électrocardiographiques prédictives de fibrillation atriale, ils ont ensuite testé prospectivement sur une autre partie de leur cohorte le réseau de neurones et ils montrent qu’ils sont capables de détecter avec une sensibilité, une spécificité de près de 80 %, une précision d’environ 80 % l’existence d’une fibrillation atriale.
Enfin, lorsqu’ils prennent certains critères plus sensibles, ils peuvent même atteindre des aires sous la courbe en matière de performance diagnostique de près de 90 %. Donc une performance, elle aussi, extrêmement spectaculaire.
Des perspectives applicatives proches
Est-ce que demain nous allons pouvoir faire lire un électrocardiogramme en rythme sinusal et dire « ce patient a eu ou va avoir à court terme de la fibrillation atriale paroxystique » ? Nous n’en sommes pas encore tout à fait là, mais des perspectives très proches s’ouvrent, car ce type d’algorithme pourrait, sans trop de difficultés, être implanté dans les appareils d’enregistrement électrocardiographique, dans les ordinateurs qui les lisent, voire même sur un Smartphone, et permettre d’essayer d’améliorer la performance diagnostique très médiocre que nous avons sur l’électrocardiogramme de surface simple de courte durée pour prédire le risque.
Il restera, toutefois, à démontrer si la mise sous anticoagulants des patients qui ont ces caractéristiques est associée ou non à un bénéfice clinique.
En tout cas, voilà une application de l’intelligence artificielle extrêmement impressionnante, extrêmement spectaculaire, qui mérite confirmation, mais qui fait également réfléchir sur les possibilités thérapeutiques de ce type de technique en médecine.
Voir les autres blogs du Pr Steg
LIENS
- Détection et surveillance de la FA par montres connectées : quels progrès ?
- IA : un formidable outil pour interpréter ECGs ou Holters
- Prédire l’accident cardiaque : l’intelligence artificielle fait mieux que le médecin
- L’intelligence artificielle va-t-elle supplanter les médecins ? Mise au point du Conseil de l’Ordre
- IA et santé : êtes-vous prêts pour la révolution ?
- L’intelligence artificielle va-t-elle sauver les médecins et le système de santé ?
- Références © 2019 WebMD, LLC
Les opinions exprimées dans cet article ou cette vidéo n’engagent que leur(s) auteur(s) et ne reflètent pas nécessairement celles de WebMD ou Medscape.
Citer cet article: Détection de la FA par IA : des résultats spectaculaires – Medscape – 17 oct 2019.
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Actualités – publiée le 21/10/2019 par Équipe de rédaction Santélog
INSUFFISANCE CARDIAQUE : l’IA diagnostique la prédisposition génétique
Circulation
Ces recherches génétiques, basées sur l’intelligence artificielle (IA) menées par l’Université Queen Mary (Londres) vont ouvrir la voie à une détection plus précoce des personnes à risque plus élevé d’insuffisance cardiaque. Cette analyse par IRM du cœur de 17.000 participants en bonne santé de la Biobank révèle en effet le poids non négligeable des facteurs génétiques dans le développement de la maladie.
De plus, ces travaux présentés dans Circulation, la revue de l’American Heart Association, identifient 14 régions du génome humain associées à la taille et à la fonction du ventricule gauche, chaque site contenant des gènes qui régulent le développement précoce des cavités cardiaques et la contraction du muscle cardiaque.
De précédentes études avaient déjà montré que des différences dans la taille et la fonction du cœur sont en partie influencées par les gènes. Cette étude confirme l’influence de plusieurs gènes, déjà reconnus comme impliqués dans l’insuffisance cardiaque, sur la taille et la fonction cardiaques, chez les personnes en bonne santé.
L’hérédité pèse lourd dans le risque d’insuffisance cardiaque
La contribution inestimable de l’IA : l’auteur principal, le Dr Nay Aung, explique que les techniques de pointe de l’IA, utilisées dans cette étude, permettent désormais une mesure rapide et précise de dizaines de milliers d’images IRM du cœur : « L’intelligence artificielle nous a permis d’analyser des images beaucoup plus rapidement, via des algorithmes d’identification de la structure et de la fonction cardiaques ».
Le rapprochement de ces données d’image et des données génétiques de la base Biobank a permis d’identifier les gènes impliqués et leur poids dans le développement de l’insuffisance cardiaque.
« Ces mesures d’IRM à haut niveau de précision combinées à la génétique valident de manière rassurante de nombreuses protéines structurelles cardiaques connues, mais identifient également de nouveaux gènes plus héréditaires ».
Les facteurs génétiques expliquent 22 à 39% de la variation de la taille et de la fonction du ventricule gauche du cœur, la chambre de pompage principale de l’organe. Et ce sont bien l’élargissement ou la réduction de la fonction de pompage du ventricule gauche qui sont à l’origine du développement de l’insuffisance cardiaque.
Bientôt un outil diagnostique de la prédisposition à la maladie cardiaque : d’autres études génétiques vont être menées, en parallèle avec d’autres analyses IRM cardiaques qui vont permettre de mieux comprendre la biologie cardiaque. Mais d’ores et déjà, ces travaux ouvrent la possibilité d’une identification plus précoce des personnes à risque d’insuffisance cardiaque. Les scores de risque génétique vont également donner lieu à un nouvel outil diagnostique, intégré et personnalisé d’évaluation du risque de l’insuffisance cardiaque.
Cet outil va permettre de nouveaux traitements mieux ciblés, qui devraient se traduire, concluent les chercheurs, par une meilleure prévention pour les patients mais également des économies de temps et de coûts de santé.
On s’attend à ce que plus de marqueurs génétiques de maladies cardiaques soient identifiés avec l’élargissement de la base de données britannique Biobank qui s’apprête à séquencer le génome humain complet de 450.000 participants supplémentaires.
Source: Circulation 25 Sep 2019 DOI : 10.1161/CIRCULATIONAHA.119.041161 Genome-Wide Analysis of Left Ventricular Image-Derived Phenotypes Identifies Fourteen Loci Associated with Cardiac Morphogenesis and Heart Failure Development