Deux études internationales menées sous la direction de l’Inselspital, hôpital universitaire de Berne, et de l’Université de Berne montrent que l’intelligence artificielle pourrait aider les cardiologues à mieux anticiper l’évolution de certaines maladies cardiaques. L’objectif n’est pas de remplacer le jugement médical, mais de fournir une estimation plus personnalisée du risque de complications.
La première étude concerne des patients atteints d’un rétrécissement sévère de la valve aortique et traités par TAVI, une procédure mini-invasive permettant de remplacer la valve sans chirurgie à cœur ouvert. Le modèle d’IA a combiné des données cliniques, biologiques, d’imagerie et d’intervention. Développé à partir de près de 3’000 patients à Berne, il a ensuite été validé sur plus de 1’000 patients au Japon. Sa précision de pronostic à long terme s’est améliorée d’environ 10 à 15% par rapport aux scores classiques.
La seconde étude porte sur l’amyloïdose cardiaque à transthyrétine, une maladie dans laquelle des protéines mal repliées s’accumulent dans le muscle cardiaque. À partir de 850 patients suivis dans plusieurs centres spécialisés en Suisse et à Vienne, les chercheurs ont développé un modèle capable de prédire le risque de décès ou d’hospitalisation pour insuffisance cardiaque. Selon les comparaisons, l’amélioration pouvait atteindre près de 20%.
Ces résultats ouvrent la voie à une médecine cardiovasculaire plus individualisée. Les modèles sont déjà disponibles comme outils en ligne pour la recherche, mais devront encore être testés prospectivement dans la pratique clinique avant une utilisation courante.