Le trouble cardiovasculaire est une pathologie qui touche 2% de la population mondiale. Elle passe à 9% pour les personnes de plus de 60 ans. Pour détecter les symptômes de dysfonctionnement cardiaque, on utilise la plupart du temps un échocardiogramme, une tomodensitométrie ou une IRM. Cependant, ces méthodes sont coûteuses, longues et parfois impossible d’accès pour certaines personnes.
D’où est venu l’idée de cette montre ?
Grâce à des modèles d’intelligence artificielle appliqués à des électrocardiogrammes, les équipes du centre de recherche médical Mayo Clinic, situé à Rochester dans l’état de New York aux Etats-Unis, ont mis au point une application sur iPhone capable de collecter les électrocardiogrammes enregistrés sur les Apple Watch ou les téléphones via l’application Apple HealthKit. De cette façon, les données collectées seraient beaucoup plus nombreuses et précises que celles obtenues de manière classique en clinique lors d’un examen médical.
Comment fut-elle mise en pratique ?
La clinique a alors réuni les résultats de 2454 patients de 11 pays différents, transmettant un total de 125 000 électrocardiogrammes en l’espace de 5 mois et le tout à moindre frais. Afin de vérifier l’efficacité de cette IA, des participants à l’étude, atteints d’insuffisance cardiaque cliniquement diagnostiquée, utilisaient eux aussi l’application dans le but de vérifier si cette dernière détecte bien une insuffisance, ce qui fut le cas. Les chercheurs indiquent que l’application se veut aussi efficace, voire légèrement meilleure qu’un diagnostic médical sur tapis roulant.
Quelles sont les améliorations futures ?
Pour l’instant, l’utilisation de l’IA est exclusive sur le système d’exploitation iOS et à l’Apple Watch, grâce à la facilité d’accès aux résultats de santé d’Apple HealthKit. Mais, le centre de recherche Mayo a clairement indiqué sa volonté de vouloir étendre l’utilisation de son algorithme aux systèmes d’exploitations d’autres fournisseurs, afin de garantir un dépistage progressif des maladies détectables grâce à l’IA-ECG auprès de patients des milieux ruraux ou à milieux limités.
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Source : sciencedaily.com
