Un algorithme d'intelligence artificielle est en mesure de détecter avec une grande précision la survenue future de fibrillation auriculaire à partir d'un simple électrocardiogramme, indique une étude réalisée récemment par des chercheurs de l'Institut de cardiologie de Montréal.

La fibrillation auriculaire (FA) est la forme la plus courante d'arythmie, mais elle est souvent asymptomatique. Sans traitement, elle augmente de façon marquée le risque d'accident vasculaire cérébral, de déclin cognitif et de démence.

L’analyse de l’électrocardiogramme avec l'intelligence artificielle permettrait de prédire la survenue de FA au-delà de ce qu’un médecin est capable de faire en visualisant l’ECG à l’œil nu. L'utilisation de cet algorithme représenterait donc un progrès majeur dans la détection précoce de la FA et la prévention de ses complications.

L'étude démontre aussi que l'apprentissage profond offre des performances supérieures pour la prédiction de la fibrillation auriculaire comparativement aux prédicteurs cliniques traditionnels et à la prédiction génétique.

Les résultats de l’étude ont été publiés par le European Heart Journal. Ils sont basés sur l'analyse de plus d’un million d’électrocardiogrammes provenant de plus de 250 000 patients. Les conclusions ont aussi été présentées le 1er septembre dernier au Congrès européen de cardiologie, à Londres.

La Presse Canadienne