L'intelligence artificielle peut détecter une FA sur un ECG en rythme sinusal

Par
Dr Irène Drogou -
Publié le 19/08/2019

Crédit photo : Phanie

Il semble possible de détecter une fibrillation atriale (FA) à partir d'un ECG en rythme sinusal (RS), est-il annoncé dans « The Lancet ». Des chercheurs de la Mayo Clinic expliquent avoir mis au point un algorithme d'intelligence artificielle (IA) capable de détecter de fines anomalies invisibles à l'œil nu sur un ECG à 12 dérivations.

Cet outil rapide et économique serait particulièrement intéressant pour détecter une FA paroxystique après un accident vasculaire cérébral (AVC) de cause restée indéterminée, ce qui représente près d'un tiers des cas selon les auteurs.

Un besoin pour les AVC de cause indéterminée

« Les patients avec un AVC de cause indéterminée sont à haut risque de récidive, écrivent les auteurs, et quand la FA est documentée, l'anticoagulation réduit le risque d'AVC récurrent et pourrait réduire la mortalité. » Un monitoring sur 24 heures identifie une FA chez 2,4 à 13,9 % des patients, tandis qu'une surveillance ECG prolongée par dispositif implantable détecte une FA dans 30 % des cas à 36 mois, font remarquer les auteurs.

Cet algorithme d'IA sur un ECG unique s'est révélé avoir une aire sous la courbe de 0,87 avec une sensibilité de 79,0 % et une spécificité de 79,5 %. En incluant l'ensemble des ECG enregistrés pour un patient donné, l'aire sous la courbe passe à 0,90, la sensibilité à 82,3 % et la spécificité à 83,4 %.

Modifications très discrètes à l'ECG

Pour les auteurs, l'IA détecterait des modifications discrètes à l'ECG, reflétant précocement les modifications structurelles présentes avant la survenue de FA.

Pour ce travail, l'équipe dirigée par le Pr Paul Friedman a utilisé 649 931 tracés ECG en rythme sinusal enregistrés chez 180 922 individus âgés en moyenne de 60,3 ans, entre le 31 décembre 1993 et le 21 juillet 2017.

Trois groupes ont été constitués : l'un « d'entraînement » de l'algorithme totalisant 454 789 ECG chez 126 526 individus (70 %), le second de « validation interne » (64 340 ECG chez 18 116 individus, 10 %) et le troisième de testing (130 802 ECG chez 36 280 individus, 20 %). Dans le groupe de testing, 3 051 individus avaient une FA identifiée avant l'ECG enregistré en RS.

Un algorithme à valider dans les populations d'intérêt

Il reste à savoir si cet algorithme est également valide chez des sujets ayant un AVC de cause indéterminée ou dans la population générale pour dépister des groupes à haut risque (HTA, diabète, âge ≥ 65 ans), l'étude ayant été réalisée pour classer de façon rétrospective des individus venus consulter pour explorations complémentaires.

Par rapport à d'autres outils en développement pour identifier une FA paroxystique comme la photopléthysmographie automatisée, l'IA présenterait des avantages substantiels : faible coût, disponibilité et rapidité.

Dr Irène Drogou

Source : lequotidiendumedecin.fr