Une étude publiée dans NEJM AImontre comment l’intelligence artificielle appliquée à des électrocardiogrammes (ECG) de routine pourrait devenir un outil puissant pour détecter précocement des maladies cardiaques structurelles, souvent silencieuses à leurs débuts. En exploitant les données issues des dossiers médicaux électroniques et des ECG, les chercheurs proposent une approche permettant de cibler plus efficacement les patients à risque et d’optimiser l’utilisation de l’IA en pratique clinique.
L’outil étudié combine analyse des signaux cardiaques et informations longitudinales issues des dossiers médicaux pour identifier les personnes susceptibles de développer une pathologie cardiaque. Cette stratégie vise à déployer l’IA de manière ciblée, plutôt que de l’appliquer indistinctement à toute la population, afin d’améliorer la pertinence clinique et l’efficacité du dépistage.
L’étude souligne que l’IA peut révéler des anomalies cardiaques invisibles à l’œil humain sur un ECG standard et permettre d’orienter plus rapidement les patients vers des examens complémentaires, comme l’échocardiographie. En facilitant la détection précoce, elle pourrait contribuer à améliorer le pronostic des maladies cardiaques tout en réduisant les coûts liés aux examens inutiles.
Cependant, les chercheurs insistent sur la nécessité d’une intégration prudente dans les systèmes de santé. Le succès de ces technologies dépendra de leur validation clinique, de leur intégration dans les dossiers médicaux électroniques et de la confiance des professionnels de santé. L’IA est envisagée comme un outil d’aide à la décision destiné à compléter le travail des médecins, plutôt qu’à le remplacer.
Ces résultats illustrent l’évolution rapide de la médecine vers des approches plus prédictives et personnalisées, où l’analyse automatisée de données médicales courantes pourrait permettre d’identifier plus tôt les maladies et d’améliorer la prise en charge des patients à grande échelle.