Points saillants de la recherche :

• Un outil d'intelligence artificielle (IA) a détecté des problèmes cardiaques structurels en utilisant un électrocardiogramme (ECG) à une seule dérivation capturé par le capteur cardiaque électrique à l'arrière et la couronne numérique d'une montre intelligente.
• L'algorithme d'IA a été testé sur des ECG à une seule dérivation pris sur une montre intelligente auprès d'un groupe de 600 adultes. L'algorithme a identifié avec précision des maladies cardiaques structurelles telles qu'une capacité de pompage affaiblie, des valves endommagées ou un muscle cardiaque épaissi.
• Les montres intelligentes avec des capteurs d'ECG à une seule dérivation associés à un outil d'IA comme celui développé pour cette étude pourraient aider à rendre le dépistage des maladies cardiaques structurelles plus facile et plus accessible à tous.
• Note : L'étude présentée dans ce communiqué de presse 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 d'articles complets dans une revue scientifique évaluée par des pairs.

DALLAS - 3 novembre 2025 (NEWMEDIAWIRE) - Un algorithme d'intelligence artificielle (IA) associé aux capteurs d'électrocardiogramme (ECG) à une seule dérivation sur une montre intelligente a diagnostiqué avec précision des maladies cardiaques structurelles, telles qu'une capacité de pompage affaiblie, des valves endommagées ou un muscle cardiaque épaissi, selon une étude préliminaire qui sera présentée lors des Sessions scientifiques 2025 de l'American Heart Association. La réunion, du 7 au 10 novembre à La Nouvelle-Orléans, est un échange mondial de premier plan des dernières avancées scientifiques, de la recherche et des mises à jour des pratiques cliniques fondées sur des preuves en science cardiovasculaire.

Les chercheurs ont déclaré qu'il s'agit de la première étude prospective à montrer qu'un algorithme d'IA peut détecter plusieurs maladies cardiaques structurelles sur la base de mesures prises à partir d'un capteur d'ECG à une seule dérivation à l'arrière et sur la couronne numérique d'une montre intelligente.

« Des millions de personnes portent des montres intelligentes, et elles sont actuellement principalement utilisées pour détecter des problèmes de rythme cardiaque tels que la fibrillation auriculaire. Les maladies cardiaques structurelles, en revanche, sont généralement détectées par un échocardiogramme, un test d'imagerie par ultrasons avancé du cœur qui nécessite un équipement spécial et n'est pas largement disponible pour le dépistage de routine », a déclaré l'auteur de l'étude, Arya Aminorroaya, M.D., M.P.H., résident en médecine interne au Yale New Haven Hospital et chercheur affilié au Cardiovascular Data Science (CarDS) Lab de la Yale School of Medicine à New Haven, Connecticut. « Dans notre étude, nous avons exploré si les mêmes montres intelligentes que les gens portent quotidiennement pourraient également aider à détecter plus tôt ces maladies cardiaques structurelles cachées, avant qu'elles ne progressent vers des complications graves ou des événements cardiaques. »

Les chercheurs ont développé l'algorithme d'IA en utilisant plus de 266 000 enregistrements d'ECG à 12 dérivations provenant de plus de 110 000 adultes. Sur la base de cette bibliothèque de données, ils ont développé un algorithme pour identifier les maladies cardiaques structurelles à partir d'un ECG à une seule dérivation qui peut être obtenu en utilisant les capteurs des montres intelligentes. Pour cela, les chercheurs ont isolé une seule des 12 dérivations de l'ECG, qui ressemble à l'ECG à une seule dérivation des montres intelligentes. Ils ont également pris en compte les interférences aléatoires dans le signal ECG ou le « bruit » qui pourraient survenir lors de l'enregistrement d'un ECG à une seule dérivation en utilisant des montres intelligentes du monde réel. Le modèle d'IA a ensuite été validé externe en utilisant des données de personnes cherchant des soins dans des hôpitaux communautaires, ainsi que des données d'une étude basée sur la population au Brésil. Ensuite, ils ont recruté de manière prospective 600 participants qui ont subi des ECG à une seule dérivation de 30 secondes en utilisant une montre intelligente pour évaluer la précision de l'algorithme dans un contexte réel.

L'analyse a révélé :

• En utilisant des ECG à une seule dérivation obtenus à partir d'équipements hospitaliers, le modèle d'IA était très efficace pour distinguer les personnes avec et sans maladie cardiaque structurelle, obtenant un score de 92 % sur une échelle de performance standard (où 100 % est parfait).
• Parmi les 600 participants avec les ECG à une seule dérivation obtenus à partir d'une montre intelligente, le modèle d'IA a maintenu une performance élevée à 88 % pour détecter les maladies cardiaques structurelles.
• L'algorithme d'IA a identifié avec précision la plupart des personnes atteintes de maladie cardiaque (86 % de sensibilité) et était très précis pour exclure la maladie cardiaque (99 % de valeur prédictive négative).

« En soi, un ECG à une seule dérivation est limité ; il ne peut pas remplacer un test d'ECG à 12 dérivations disponible dans les établissements de santé. Cependant, avec l'IA, il devient suffisamment puissant pour dépister des affections cardiaques importantes », a déclaré Rohan Khera, M.D., M.S., auteur principal de l'étude et directeur du CarDS Lab. « Cela pourrait rendre le dépistage précoce des maladies cardiaques structurelles possible à grande échelle, en utilisant des appareils que beaucoup de personnes possèdent déjà. »

Contexte, détails et conception de l'étude :

• Les chercheurs ont utilisé une base de données de 266 054 ECG provenant de 110 006 patients qui ont subi des tests et des traitements au Yale New Haven Hospital entre 2015 et 2023 pour développer un algorithme IA-ECG afin de détecter les maladies cardiaques structurelles à partir d'ECG à une seule dérivation.
• L'algorithme a été comparé aux échographies cardiaques pour voir s'ils avaient ou non une maladie cardiaque structurelle.
• Le modèle d'IA a ensuite été validé chez 44 591 adultes cherchant des soins dans quatre hôpitaux communautaires et 3 014 participants de l'étude basée sur la population ELSA-Brasil. L'Étude longitudinale brésilienne de la santé des adultes (ELSA-Brasil) recueille des informations importantes sur la façon dont les maladies chroniques se développent et progressent, en se concentrant principalement sur les maladies cardiovasculaires et le diabète.
• Pour préparer le modèle d'IA à interpréter les signaux des ECG à une seule dérivation du monde réel, les chercheurs ont ajouté du « bruit » - pensez-y comme de la perturbation ou du statique - dans le mélange pour l'entraînement du modèle. Ce petit ajustement a aidé l'IA à devenir résiliente et plus fiable lorsqu'elle traite des signaux moins que parfaits, la rendant meilleure pour repérer les maladies cardiaques structurelles même lorsque les données ne sont pas parfaitement claires.
• Pendant l'étude prospective en conditions réelles, 600 patients ont porté le même type de montre intelligente avec un capteur d'ECG à une seule dérivation pendant 30 secondes le même jour où ils subissaient une échographie cardiaque.
• L'âge médian des participants était de 62 ans, et environ la moitié étaient des femmes, 44 % étaient des Blancs non hispaniques, 15 % des Noirs non hispaniques, 7 % des Hispaniques, 1 % des Asiatiques et 33 % d'autres. Environ 5 % avaient une maladie cardiaque structurelle à l'échographie cardiaque.

Les limites de l'étude incluent un petit nombre de patients avec la maladie réelle dans l'étude prospective et le nombre de résultats faux positifs.

« Nous prévoyons d'évaluer l'outil d'IA dans des contextes plus larges et d'explorer comment il pourrait être intégré dans des programmes de dépistage des maladies cardiaques basés dans la communauté pour évaluer son impact potentiel sur l'amélioration des soins préventifs », a déclaré Aminorroaya.

Les coauteurs, les divulgations et les sources de financement sont listés 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 représentation ou garantie quant à leur exactitude ou fiabilité. Les résumés présentés lors des réunions scientifiques de l'Association ne sont pas évalués par des pairs ; plutôt, ils sont sélectionnés par des panels d'examen indépendants et sont considérés en fonction de leur potentiel à ajouter à la diversité des questions scientifiques et des points de vue discutés lors de la réunion. Les résultats sont considérés comme préliminaires jusqu'à leur publication sous forme d'article complet dans une revue scientifique évaluée par des pairs.

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Ressources supplémentaires :

• Le multimédia est disponible dans la colonne de droite du lien du communiqué.
• Lien vers le résumé, et le Planificateur de programme en ligne des Sessions scientifiques 2025 de l'American Heart Association
• Communiqué de presse de l'American Heart Association : Un accès équitable aux technologies numériques peut aider à améliorer la santé cardiovasculaire (avril 2025)
• Communiqué de presse de l'American Heart Association : Un nouvel algorithme sur les appareils portables peut détecter un rythme cardiaque irrégulier, peut encourager des soins précoces (nov. 2021)
• À propos des Sessions scientifiques 2025
• Pour plus d'actualités lors des Sessions scientifiques 2025 de l'American Heart Association, suivez-nous sur X @HeartNews #AHA25

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Voir le communiqué original sur www.newmediawire.com

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