L'analyse par IA des données ECG mesurées par une montre connectée pourrait aider à détecter une fonction de pompage cardiaque réduite

Points forts de la recherche :

• Un modèle d’intelligence artificielle (IA) a analysé les enregistrements ECG de deux marques différentes de montres connectées pour plus de 2 200 adultes en Corée du Sud. L’étude a révélé que le modèle d’IA était capable d’identifier les personnes avec et sans fonction de pompage cardiaque réduite, ou dysfonction systolique ventriculaire gauche (DSVG). Cependant, pour 9 % des participants, les résultats différaient entre les deux marques de montres connectées : positifs (suggérant une possible réduction de la fonction de pompage cardiaque) sur l’une et négatifs sur l’autre.
• Parmi un autre groupe de 146 adultes qui ont enregistré des ECG à domicile sur leurs propres montres connectées, en exigeant des résultats positifs au moins 2 jours sur 3 consécutifs, par rapport à l’utilisation des résultats d’un seul jour positif, les faux positifs ont été réduits de moitié (de 18 à 9 parmi 70 personnes sans DSVG) chez les 108 qui ont enregistré pendant au moins 5 jours, mais deux personnes supplémentaires atteintes de DSVG ont été manquées.
• Les résultats suggèrent que les ECG de montres connectées analysés par IA pourraient aider à identifier les personnes nécessitant un dépistage cardiaque supplémentaire, comme une échocardiographie. Des recherches supplémentaires sont nécessaires avant que les lectures d’ECG de montres connectées puissent remplacer les examens de dépistage traditionnels.
• Remarque : L’étude présentée dans ce communiqué est un résumé de recherche. Les résumés présentés lors des réunions scientifiques de l’American Heart Association ne sont pas évalués par des pairs, et les résultats sont considérés comme préliminaires jusqu’à leur publication sous forme de manuscrit complet dans une revue scientifique à comité de lecture.

Sous embargo jusqu’au 9 h 55 CT/10 h 55 ET, lundi 9 novembre 2026

CHICAGO - 9 novembre 2026 (NEWMEDIAWIRE) - Un logiciel d’intelligence artificielle (IA) chargé d’évaluer les signaux cardiaques (données ECG) mesurés par des montres connectées pourrait aider à identifier une affection cardiaque cachée et dangereuse connue sous le nom de dysfonction systolique ventriculaire gauche (DSVG), bien que les résultats varient entre les marques de montres connectées et d’un enregistrement ECG à l’autre, selon de nouvelles données scientifiques préliminaires et indépendantes présentées aujourd’hui lors des Sessions scientifiques 2026 de l’American Heart Association. La réunion, qui se tient du 6 au 9 novembre à Chicago, est un échange mondial de premier plan sur les dernières avancées scientifiques, la recherche et les mises à jour des pratiques cliniques fondées sur les preuves en science cardiovasculaire.

La DSVG survient lorsque la principale chambre de pompage du cœur, le ventricule gauche, ne se contracte pas efficacement. Dans cette étude, la DSVG était définie comme une fraction d’éjection ventriculaire gauche de 40 % ou moins, ce qui signifie que la chambre ne pompe pas plus de 40 % du sang qu’elle contient à chaque battement. La DSVG peut être présente sans symptômes et, sans traitement, elle peut conduire à une insuffisance cardiaque symptomatique. Les chercheurs ont examiné si l’analyse par IA des signaux ECG mesurés par les montres connectées pouvait aider à identifier les personnes susceptibles de nécessiter des examens de dépistage traditionnels tels qu’une échocardiographie, ou une échographie du cœur. Cette étude a évalué un nouveau modèle d’IA qui analysait les enregistrements ECG de montres connectées pour détecter des signes de réduction de la fonction de pompage cardiaque.

« Certaines personnes ont une fonction de pompage cardiaque réduite sans symptômes perceptibles », a déclaré l’auteur de l’étude Hak Seung Lee, M.D., FAHA, directeur médical de Medical AI Co., Ltd., qui a développé le modèle d’IA, et cardiologue à l’Institut de santé numérique, Institut de recherche médicale Sejong à Incheon, en Corée du Sud. « Notre étude a exploré si l’analyse par IA des ECG de montres connectées pouvait aider à identifier les personnes susceptibles de bénéficier d’un dépistage supplémentaire de la DSVG ou d’autres affections cardiaques. »

Quels sont les principaux résultats de l’étude ?

• Parmi 2 211 adultes programmés pour une échocardiographie dans une clinique de cardiologie ambulatoire, des ECG ont été enregistrés sur une Apple Watch et une Samsung Galaxy Watch lors de la même visite. Le modèle d’IA a distingué les personnes avec et sans DSVG à peu près aussi bien sur les deux montres. Cependant, lorsque le même seuil de score IA (défini à l’avance à l’aide de données séparées de Galaxy Watch) a été appliqué aux deux groupes, 200 participants (9 %) ont été classés positifs sur une montre et négatifs sur l’autre.
• Un deuxième groupe de participants à l’étude comprenait 146 adultes qui ont enregistré des ECG à domicile via des montres connectées. Parmi les 108 des 146 participants qui ont enregistré des ECG au moins cinq jours au cours de la première semaine, lorsque des résultats positifs dans l’analyse IA étaient requis pour au moins 2 des 3 jours consécutifs d’enregistrement, les classifications faussement positives de DSVG ont été réduites de 18 à 9 participants parmi les 70 participants qui n’avaient pas de DSVG. Cette méthode, qui exige au moins 2 des 3 jours consécutifs d’enregistrement de données positives, a permis au modèle d’IA d’identifier 31 des 38 participants atteints de DSVG, contre 33 participants lorsque les données ECG de jours positifs uniques étaient analysées. Ainsi, les faux positifs ont été réduits de 50 % ; cependant, deux cas supplémentaires de DSVG ont été manqués par rapport à la règle du jour positif unique. Il s’agissait de l’une des plusieurs règles de tests répétés examinées.
• Parmi tous les 146 participants enregistrant à domicile, 81 % de ceux ayant des résultats constamment positifs avaient une DSVG confirmée par échocardiographie, contre environ 6 % de ceux ayant des résultats constamment négatifs. Près de la moitié (49 %) avaient un mélange de résultats positifs et négatifs, et 40 % de ce groupe avait une DSVG confirmée.
• Parce que la DSVG était plus fréquente dans cette population d’étude que dans la population générale — les participants étaient des patients adressés pour une échocardiographie, dont beaucoup avaient déjà une insuffisance cardiaque connue — les chercheurs ont ajusté l’analyse pour tenir compte de cette différence et ont estimé les résultats à une prévalence plus faible.

« Un seul ECG de montre connectée est un instantané, et des enregistrements répétés peuvent donner des résultats différents », a déclaré Lee. « Exiger des résultats positifs répétés a réduit les faux positifs dans notre étude, mais a également manqué certains cas supplémentaires qui auraient dû être positifs. Des études plus vastes sont nécessaires pour déterminer comment utiliser au mieux ces résultats pour guider une évaluation plus poussée. »

Quels sont les détails, le contexte, la conception et les limites de l’étude ?

• Deux groupes d’adultes ont été recrutés dans l’étude à l’hôpital Incheon Sejong en Corée du Sud. Le premier groupe a été recruté entre juillet 2023 et mai 2024, et le deuxième groupe entre juillet 2024 et décembre 2025.
• Le groupe 1 comprenait 2 211 adultes programmés pour une échocardiographie dans une clinique de cardiologie ambulatoire. Chaque participant a eu des ECG enregistrés à l’aide d’une Apple Watch et d’une Samsung Galaxy Watch, consécutivement lors de la même visite clinique, sous la supervision du personnel.
• Le groupe 2 comprenait 146 patients ambulatoires, recrutés séparément, qui ont enregistré des ECG à domicile sur leurs propres montres connectées avec des rappels du personnel pour continuer l’enregistrement (94 % des participants de ce groupe utilisaient une Galaxy Watch). Chaque participant du groupe 2 a enregistré une médiane de 2,4 ECG par jour, et les enregistrements de la première semaine ont été analysés.
• Dans les deux groupes, les ECG ont été enregistrés sur la montre connectée sous forme d’enregistrement monocanal de 30 secondes des signaux électriques du cœur. Les participants du groupe 1 ont été enregistrés sur une Apple Watch et une Samsung Galaxy Watch ; les participants du groupe 2 ont utilisé leur propre montre connectée à domicile (94 % Galaxy Watch). Le modèle d’IA a analysé ces enregistrements pour détecter des signes de faiblesse de la fonction cardiaque.
• Un diagnostic clinique de DSVG a ensuite été confirmé par échocardiographie transthoracique (ETT), une échographie du cœur montrant la circulation sanguine dans le cœur et les valvules cardiaques. Dans les deux groupes, les ECG ont été enregistrés dans les 14 jours précédant ou suivant l’échocardiographie.
• L’étude présente plusieurs limites. Elle a été menée dans un seul hôpital en Corée du Sud et incluait des patients adressés pour une échocardiographie, de sorte que les résultats peuvent ne pas s’appliquer à la population générale. La comparaison des règles de tests répétés dans le groupe 2 ne comprenait que 108 participants, et ces résultats sont exploratoires. Les enregistrements ECG de mauvaise qualité (moins de 3 %) ont été exclus de l’analyse, et les participants du groupe 2 ont reçu des rappels pour continuer l’enregistrement à domicile.
• L’étude n’a pas déterminé si l’utilisation de ces résultats d’IA conduit à un traitement plus précoce, à moins d’hospitalisations ou à une amélioration de la survie. De plus, les ECG à 12 dérivations n’étaient pas disponibles pour comparaison dans le groupe qui a eu des mesures ECG de montre connectée en clinique.

Les co-auteurs, les divulgations et les sources de financement sont indiqués dans le résumé.

Les déclarations et conclusions des études présentées lors des réunions scientifiques de l’American Heart Association sont uniquement celles des auteurs de l’étude et ne reflètent pas nécessairement la politique ou la position de l’Association. L’Association ne fait aucune déclaration ni garantie quant à leur exactitude ou fiabilité. Les résumés présentés lors des réunions scientifiques de l’Association ne sont pas évalués par des pairs ; ils sont plutôt organisés par des comités d’examen indépendants et sont pris en compte en fonction de leur potentiel à enrichir la diversité des questions et points de vue scientifiques discutés lors de la réunion. Les résultats sont considérés comme préliminaires jusqu’à leur publication sous forme de manuscrit complet dans une revue scientifique à comité de lecture.

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Ressources supplémentaires :

• Le multimédia est disponible dans la colonne de droite du lien du communiqué.
• Consultez le résumé dans le Planificateur de programme en ligne des Sessions scientifiques 2026 de l’American Heart Association
• Communiqué de presse de l’American Heart Association : Les ECG améliorés par l’intelligence artificielle pourraient accélérer le diagnostic et le traitement de l’insuffisance cardiaque (août 2020)
• Informations de santé de l’American Heart Association : Mesure de la fraction d’éjection dans l’insuffisance cardiaque
• Initiative de santé de l’American Heart Association : Get With The Guidelines® - Insuffisance cardiaque
• À propos des Sessions scientifiques 2026
• Pour plus d’actualités lors des Sessions scientifiques 2026 de l’American Heart Association, suivez-nous sur X @HeartNews, #ScientificSessions26

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Voir le communiqué original sur www.newmediawire.com

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