{"id":403,"date":"2022-06-10T11:28:16","date_gmt":"2022-06-10T09:28:16","guid":{"rendered":"https:\/\/rythmologie.fr\/?p=403"},"modified":"2022-10-21T10:15:20","modified_gmt":"2022-10-21T08:15:20","slug":"artificial-intelligence-to-detect-left-ventricular-dysfunction-using-an-apple-watch-the-mayo-ecg-watch-study-par-zachi-attia-et-al","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rythmologie.fr\/index\/artificial-intelligence-to-detect-left-ventricular-dysfunction-using-an-apple-watch-the-mayo-ecg-watch-study-par-zachi-attia-et-al\/","title":{"rendered":" Artificial Intelligence to Detect Left Ventricular ..."},"content":{"rendered":"

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Artificial Intelligence to Detect Left Ventricular Dysfunction using an Apple Watch. The Mayo ECG Watch Study par Zachi ATTIA et al<\/h2>\n

[\/vc_column_text][vc_row_inner][vc_column_inner][vc_column_text]Dans la population mondiale actuelle, on estime \u00e0 2% le nombre de personnes atteintes de dysfonction ventriculaire gauche (DVG), 6 millions rien qu\u2019aux \u00c9tats-Unis dont 9% de personnes de plus de 60 ans. Certes, on dispose de traitements efficaces, mais le probl\u00e8me majeur demeure encore de diagnostiquer une DVG le plus t\u00f4t possible, et cela malgr\u00e9 des outils performants (ECG, \u00e9chographie, IRM), autant de moyens chers et pas toujours accessibles.<\/p>\n

C\u2019est pourquoi le laboratoire dirig\u00e9 par Z. ATTIA a mis au point il y a quelques ann\u00e9es une intelligence artificielle capable de d\u00e9tecter une FEVG basse \u00e0 partir d\u2019un ECG 12 d\u00e9rivations. Plusieurs centaines de milliers de trac\u00e9s ont \u00e9t\u00e9 analys\u00e9s de la sorte, ce qui a permis de montrer que certains aspects de l\u2019ECG permettent de d\u00e9tecter des FEVG basses, confirm\u00e9es par \u00e9chocardiographie.<\/p>\n

Dans un second temps, l\u2019\u00e9quipe a valid\u00e9 le concept aupr\u00e8s de m\u00e9decins exer\u00e7ant aux \u00c9tats-Unis par une \u00e9tude randomis\u00e9e qui a permis d\u2019augmenter de 37% la d\u00e9tection de la DVG.<\/p>\n

Les validations pr\u00e9c\u00e9dentes, pour encourageantes qu\u2019elles soient, n\u00e9cessitent des moyens qui limitent beaucoup l\u2019analyse syst\u00e9matique et r\u00e9p\u00e9t\u00e9e de l\u2019ECG chez de nombreux patients, qui plus est \u00e9loign\u00e9s du laboratoire. C\u2019est pourquoi l\u2019\u00e9quipe a imagin\u00e9 d\u2019utiliser les propres outils de la population \u00ab tout venant \u00bb, en l\u2019occurrence d\u2019adapter le concept d\u2019analyse \u00e0 une Apple watch permettant d\u2019\u00e9largir consid\u00e9rablement les possibilit\u00e9s d\u2019analyse de l\u2019ECG dans une population m\u00eame tr\u00e8s \u00e9loign\u00e9e de tout centre de cardiologie.<\/p>\n

Pour r\u00e9pondre \u00e0 cet objectif, les chercheurs se sont assign\u00e9s deux buts : le premier est de d\u00e9velopper une logistique permettant de recruter \u00e0 distance des patients, de les fid\u00e9liser pour des analyses r\u00e9p\u00e9t\u00e9es de leur ECG, de transmettre les donn\u00e9es recueillies en toute s\u00e9curit\u00e9 puis en pr\u00e9senter les r\u00e9sultats aux praticiens ; le second est d\u2019adapter l\u2019intelligence artificielle con\u00e7ue pour une analyse d\u2019ECG 12 d\u00e9rivations \u00e0 une analyse d\u2019ECG une piste en conservant bien s\u00fbr la fiabilit\u00e9 de la premi\u00e8re.<\/p>\n

M\u00c9THODE<\/strong><\/p>\n

La structure mise en place recrute les \u00ab patients \u00bb par courrier ou t\u00e9l\u00e9phone et leur pose deux questions : sont-ils \u00e9quip\u00e9s d\u2019une Apple watch (ce qui para\u00eet \u00e9vident pour l\u2019\u00e9tude, mais 9 \u00e0 18% de la population serait ainsi \u00ab recrutable \u00bb) ? Acceptent-ils d\u2019entrer dans l\u2019\u00e9tude ? Apr\u00e8s acceptation, un lien est adress\u00e9 aux patients vers une application et les ECG sont alors r\u00e9ceptionn\u00e9s et analys\u00e9s.<\/p>\n

L\u2019analyse se fait par l\u2019intelligence artificielle d\u00e9j\u00e0 con\u00e7ue, mais adapt\u00e9e \u00e0 une analyse sur des signaux d\u2019ECG une piste, signaux possiblement affect\u00e9s par la position de chaque patient, son \u00e9tat cutan\u00e9, etc\u2026 L\u2019importance du filtrage des signaux devient alors \u00e9vidente et les chercheurs ont r\u00e9ussi \u00e0 obtenir une fiabilit\u00e9 d\u2019analyse quasi identique \u00e0 celle de l\u2019analyse d\u2019ECG 12 d\u00e9rivations.<\/p>\n

L\u2019\u00e9chographie \u00e9tant le gold standard dans cette \u00e9tude de faisabilit\u00e9, les patients doivent avoir un enregistrement \u00e9chographique dans les 30 jours avant d\u2019acqu\u00e9rir le lien vers l\u2019application. Ils doivent en outre \u00eatre en rythme sinusal.<\/p>\n

R\u00c9SULTATS<\/strong><\/p>\n

3884 patients ont consenti \u00e0 entrer dans l\u2019\u00e9tude. 2463 ont adress\u00e9 au moins 1 \u00ab ECG watch \u00bb, ce qui repr\u00e9sente un total de 125 610 ECG re\u00e7us et analys\u00e9s. La population, recrut\u00e9e dans 46 \u00e9tats am\u00e9ricains et 11 pays hors U.S. est majoritairement f\u00e9minine \u00e0 56%, avec un \u00e2ge moyen de 53 ans.<\/p>\n

421 patients ont d\u00e9j\u00e0 eu une \u00e9chographie dans les 30 jours pr\u00e9c\u00e9dant le recrutement. Chaque personne a au moins adress\u00e9 10 ECG, ce qui permet de \u00ab lisser \u00bb toute imperfection li\u00e9e au recueil des signaux par des nonprofessionnels.<\/p>\n

La sensibilit\u00e9 et la sp\u00e9cificit\u00e9 de la m\u00e9thode sont excellentes : 81%.<\/p>\n

L\u2019\u00e9tude se poursuit encore.<\/p>\n

CONCLUSIONS<\/strong><\/p>\n