L'insuffisance cardiaque est le plus souvent détectée par des tests d'imagerie par échocardiographie, mais ces tests ne font normalement pas partie d'un examen physique de routine. L'accès à l'échocardiographie est dans ce cas limité, et pourtant, un diagnostic tardif rend le traitement qui prolonge la vie plus difficile.

Les chercheurs médicaux ont identifié cette limitation dans le passé. Comme cela a été souligné, "Les patients atteints d'insuffisance cardiaque de stade B de l'American College of Cardiology/American Heart Association (ACC/AHA), également connu sous le nom de dysfonction ventriculaire gauche asymptomatique (ALVD), sont caractérisés comme présentant des signes de maladie cardiaque structurelle (c. dysfonction ventriculaire gauche, hypertrophie ventriculaire gauche) sans signes cliniques ou symptômes manifestes d'insuffisance cardiaque, " selon Avis de cardiologie .

Une entreprise de santé numérique a collaboré avec la Mayo Clinic dans l'espoir de faire une différence en permettant aux médecins lors des visites médicales de routine de dire si un patient est à risque de crise cardiaque et d'accident vasculaire cérébral.

Eko est la société qui travaille à appliquer l'IA à l'ECG pour un outil de dépistage puissant qui peut signaler la présence d'ALVD. Développé en collaboration avec la Clinique Mayo, un nouvel algorithme basé sur l'ECG est en préparation, celui qui aiderait les fournisseurs de soins de santé à détecter l'insuffisance cardiaque lors d'un examen physique standard.

L'équipe a formé un réseau de neurones convolutifs pour identifier les patients présentant une dysfonction ventriculaire, en utilisant uniquement les données ECG.

Comment ça fonctionne:

L'algorithme analyse 15 secondes de données ECG collectées à partir d'un "stéthoscope numérique DUO" Eko lors d'un examen physique. Dans le jargon médical, cela faciliterait l'identification de la "fraction d'éjection ventriculaire gauche réduite". Ce dernier est le signe d'un cœur affaibli.

"Une faible fraction d'éjection signifie que la pompe cardiaque est faible, qui peut entraîner un essoufflement, gonflement, faire de l'intolérance, ou mort subite, il est donc important d'identifier, car il existe de nombreux traitements, " a déclaré le Dr Paul Friedman, directeur du département de médecine cardiovasculaire de la clinique Mayo.

Christine Fisher dans Engagé a discuté du processus :« L'algorithme est conçu pour fonctionner avec le stéthoscope numérique DUO d'Eko. L'appareil portable peut être placé sur le côté gauche de la poitrine d'un patient et collecte à la fois les sons cardiaques et les données ECG. L'appareil pourrait faciliter la collecte de ces données ECG pendant examens de routine, et à l'avenir, il pourrait être utilisé dans des contextes de télésanté. Les patients peuvent utiliser l'appareil à la maison, et les données, y compris les résultats de l'algorithme, seraient envoyés à leur fournisseur de soins de santé.

"En analysant l'activité électrique du cœur, l'algorithme peut détecter quand le cœur pompe beaucoup moins de sang qu'il ne le devrait au cours de chaque cycle, ce qui est un signe d'insuffisance cardiaque. Les patients peuvent alors demander un traitement préventif pour éviter éventuellement de mauvais résultats comme un accident vasculaire cérébral, " a déclaré Brian Rinker dans Heures d'affaires de San Francisco .

Quelle est la précision de leur outil? Les résultats proviennent d'un article de janvier et d'enquêtes plus récentes également. Le résumé de l'article des chercheurs de janvier 2019, dans Médecine naturelle , a déclaré que « Lorsqu'il a été testé sur un ensemble indépendant de 52, 870 malades, le modèle de réseau a donné des valeurs pour l'aire sous la courbe, sensibilité, spécificité, et une précision de 0,93, 86,3%, 85,7%, et 85,7%, respectivement."

Dans d'autres études cliniques à la Mayo Clinic, le DUO combiné à l'algorithme AI a pu détecter la fraction d'éjection <35 % avec une aire sous la courbe (ASC) de 0,90.

Eko a rapporté que « lorsqu'il a été testé sur 100 patients, le DUO associé à un modèle d'IA a pu détecter la fraction d'éjection <35% avec une aire sous la courbe (AUC) de 0,90, ce qui est comparable aux recherches précédemment publiées dans Médecine naturelle . Ces résultats pourraient aider à identifier les patients avec une faible fraction d'éjection lors des examens physiques de routine, facilitant la reconnaissance clinique rapide de ceux nécessitant des tests supplémentaires. C'est la première fois qu'un dispositif de point de service avec un ECG à dérivation unique combiné à un algorithme d'IA identifie une faible fraction d'éjection chez les patients."

L'approche du stéthoscope numérique d'Eko attend l'autorisation de la Food and Drug Administration. Mercredi, cependant, Eko a annoncé que la FDA avait accordé à la société le statut de percée pour son algorithme basé sur l'ECG. Le communiqué de presse a souligné que "Ce statut ne signifie pas que l'algorithme a reçu l'autorisation de la FDA."

Rinker dans Heures d'affaires de San Francisco a fourni une capsule claire de ce que ce « statut de percée » signifie pour l'entreprise et pour les futurs patients.

Le processus d'approbation des dispositifs médicaux et des médicaments évolue généralement à un rythme glacial à la FDA, il a dit, mais avec la désignation de percée, Eko aurait accès à un processus d'approbation plus rapide, réservé aux dispositifs qui peuvent offrir « un traitement ou un diagnostic plus efficace de maladies ou d'affections potentiellement mortelles ou irréversiblement débilitantes, " selon la FDA.

Rinker a expliqué les affaires d'Eko, en ce qu'il « vend 3 types de stéthoscopes numériques capables de capter des sons subtils dans le cœur, puis d'envoyer les données pour analyse à une plate-forme logicielle d'IA sur un appareil mobile. L'idée est qu'en quelques secondes, l'IA peut détecter des anomalies dans le cœur."

L'article de janvier détaillant la recherche est intitulé « Dépistage de la dysfonction contractile cardiaque à l'aide d'un électrocardiogramme activé par l'intelligence artificielle, " par Zachi Attia, Sourate Kapa, Francisco Lopez-Jimenez, Paul McKie, Dorothée Ladewig, Gaurav Satam, Patricia Pellikka, Maurice Enriquez-Sarano, Peter Noseworthy, Thomas Munger, Samuel Asirvatham, Christophe Scott, Rickey Carter et Paul Friedman.

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