Un nouvel outil de dépistage expérimental promet d’améliorer la détection des maladies cardiaques structurelles. Ces pathologies, souvent discrètes mais potentiellement graves, affectent les muscles, ventricules ou valves cardiaques, et requièrent un suivi médical rigoureux. Actuellement, leur diagnostic repose principalement sur l’échocardiogramme, une échographie cardiaque. Cet examen, bien que coûteux (son coût peut varier entre 500 et 3000 dollars, souvent couvert par l’assurance si médicalement nécessaire) , est essentiel pour visualiser la structure et le fonctionnement du cœur .
L’échocardiogramme est habituellement prescrit face à des symptômes sérieux, tels que des douleurs à l’effort ou en position allongée. L’examen, réalisé par un technicien en échographie, implique la capture d’une centaine de séquences vidéo des structures anatomiques cardiaques, prenant environ une heure . Il s’agit d’une procédure non invasive et inoffensive qui n’utilise pas de rayons X . Les résultats sont ensuite interprétés par des cardiologues pour évaluer la fonction cardiaque et identifier d’éventuelles anomalies structurelles .
Les avancées récentes dans l’intelligence artificielle (IA) offrent de nouvelles perspectives pour le dépistage précoce des affections cardiaques. Des recherches menées par l’université de Columbia et l’hôpital NewYork-Presbyterian ont développé une IA, nommée EchoNext, capable de détecter des maladies cardiaques structurelles à partir d’un électrocardiogramme (ECG) classique . Entraînée sur une vaste base de données (1,2 million de paires ECG/échographies), cette IA a démontré une précision de 77 % pour le diagnostic, surpassant ainsi des cardiologues dans certains cas .
Cette technologie pourrait révolutionner le diagnostic des maladies cardiaques en rendant le dépistage plus accessible et moins onéreux, car l’ECG est un examen courant et peu coûteux . L’IA permet d’identifier des signes électrocardiographiques subtils, souvent invisibles à l’œil humain, indicateurs de pathologies musculaires ou valvulaires sans recourir directement à l’imagerie. De tels outils d’IA sont également en cours de développement pour prédire le risque de maladie coronarienne, comme la technologie CaRI-Heart de Caristo Diagnostics, testée dans des hôpitaux britanniques . L’intégration de l’IA dans les montres connectées, déjà équipées de capteurs ECG, pourrait ouvrir la voie à une autosurveillance préventive à grande échelle .
