Quand l’intelligence artificielle se mêle de dépister la fibrillation auriculaire…

"Selon un travail récemment publié dans Circulation, les réseaux neuronaux profonds seraient capables de prédire l'apparition de la fibrillation auriculaire à partir de l'ECG à 12 dérivations et d’aider à identifier les personnes à risque d'accident vasculaire cérébral lié à la fibrillation auriculaire.

La fibrillation auriculaire (FA) est un trouble du rythme cardiaque courant associé à plusieurs conséquences péjoratives telles les accidents vasculaires cérébraux (AVC) et l'insuffisance cardiaque. Chez les patients souffrant de FA et présentant des facteurs de risque de thromboembolie, l'anticoagulation précoce est efficace pour prévenir les AVC. Malheureusement, la FA est souvent méconnue et non traitée car elle est souvent pas ou peu symptomatique, d’où l’utilité potentielle de méthodes de dépistage de la FA non détectée.

Le dépistage de la FA dans la population est difficile pour 2 raisons principales: 1) la faible incidence annuelle de la FA dans la population générale (<10 pour 1000 années-personnes de < de 70 ans), 2) la FA est souvent paroxystique, avec de nombreux épisodes qui durent <24h. Actuellement, la stratégie de dépistage la plus courante est la palpation opportuniste du pouls, parfois associée à un ECG à 12 dérivations lors des visites médicales de routine. Cette stratégie s'est avérée rentable dans certaines populations et est préconisée par plusieurs sociétés savantes. Cependant, des études sur les dispositifs cardiaques implantables suggèrent que cette stratégie passe à côté de nombreux cas de FA...." Lire la suite