Ils ont également créé une base de données et un outil analytique qui permettront aux médecins et autres utilisateurs de diagnostiquer automatiquement une combinaison de huit types de maladies cardiaques courantes, rapidement et avec une précision sans précédent.
L'étude, publiée dans la revue Nature, était dirigée par la Professeure Yael Yaniv, Directrice du Laboratoire des Systèmes Bioélectriques et Bio-énergétiques de la Faculté d'Ingénierie Biomédicale du Technion, le Professeur Assaf Schuster, co-président du Centre d'Apprentissage Machine et de Systèmes Intelligents (MLIS) du Technion, et le doctorant Vadim Gliner de la Faculté d'Informatique de Taub.
Vladimir Markov, chef du Laboratoire de Programmation des Systèmes à l'Université de Novgorod et Arutyun Avetisyan, directeur de l'Institut de Programmation des Systèmes à l'Académie des Sciences de Russie à Moscou ont participé à l'étude.
L'électrocardiographie (ECG) est la technologie la plus couramment utilisée pour le diagnostic des changements de la fonction cardiaque. Elle a été démontrée pour la première fois en 1903 et a valu à son inventeur, Willem Einthoven, le Prix Nobel de Physiologie ou de Médecine en 1924. Contrairement au premier électrocardiographe, qui pesait plus de 250 kilos, les appareils actuels sont des dispositifs mobiles qui, sur la base d'un test rapide, fournissent des données sur l'état du cœur, y compris l'arythmie et autres troubles. Ce test non invasif mesure les signaux électriques générés par le tissu du muscle cardiaque à l'aide d'électrodes externes qui fournissent des mesures sous 12 angles différents. Grâce à la relative simplicité du test et au faible coût de l'appareil, le test est disponible même dans les cliniques ayant de plus faibles moyens.
Mais malgré le développement significatif de la technologie ECG et la réduction de la taille de l'appareil, la méthode utilisée pour interpréter les résultats n'a pas changé. Ils continuent d'être interprétés par un cardiologue qui lit un document imprimé. Naturellement, cette méthode comporte des éléments subjectifs, et un même résultat peut donner lieu à des interprétations différentes selon les cardiologues.
De ce fait, l'interprétation biaisée des ECG a été une source de préoccupation pour de nombreuses équipes de recherche dans le monde entier. Les tentatives d'automatisation de l'interprétation ont commencé dès 1957, principalement dans le contexte de la fibrillation ventriculaire, mais les performances de ces systèmes n'étaient pas satisfaisantes. Même l'introduction de l'IA n'a conduit jusqu'à présent qu'à l'analyse d'un seul imprimé à la fois et n'a pas permis d'atteindre un niveau de précision particulièrement élevé. Par conséquent, le risque de sous-diagnostic des maladies cardiaques graves reste entier.
La technologie développée par les chercheurs du Technion et leurs collègues russes est donc une excellente nouvelle : celle-ci fait en effet preuve d'une précision et justesse sans précédent dans l'interprétation de nombreux résultats d'ECG et permet de diagnostiquer simultanément différents troubles cardiaques. La technologie analyse automatiquement les résultats de l'ECG en se basant sur les réseaux neuronaux augmentés - l'un des outils les plus efficaces de l'IA. Le système développé par l'équipe de recherche a été constitué à partir de plus de 40 000 enregistrements ECG standard effectués sur plus de 6 800 patients dans 11 hôpitaux.
Les dizaines de milliers d'enregistrements ont été examinées et interprétées par des cardiologues, qui les ont classées en neuf catégories différentes : la fonction cardiaque normale ainsi que huit troubles cliniques. Le nouveau système a démontré une précision moyenne de 96 % dans le diagnostic des différentes conditions, contre 80 % pour les algorithmes actuellement disponibles. Le nouveau système surveille toutes les conditions cliniques avec un niveau de précision supérieur à celui de ses prédécesseurs : la fibrillation ventriculaire, par exemple, a été diagnostiquée avec une précision de 98 %, contre 92 % pour les algorithmes actuellement disponibles.
La fonction cardiaque normale a été diagnostiquée avec 96 % de précision, contre 82 % pour les algorithmes actuellement disponibles.
La réussite démontrée par les chercheurs du Technion ouvre la voie à la détection précoce des maladies cardiaques, notamment à partir de photographies de l'ECG sur un smartphone. Les chercheurs soulignent que le système ne remplace pas le médecin, mais fournit plutôt une forme de "seconde opinion" et est susceptible de détecter des problèmes qu'un examen humain, aussi professionnel soit-il, risque de manquer.
Les chercheurs du Technion ont développé une base de données open-source (mise à disposition au grand public) pour le bénéfice des médecins et des autres utilisateurs. Le projet de recherche a été soutenu par le Ministère de la Science et de la Technologie, la Fondation Russe (RFBR) et la Fondation Yad Hanadiv.
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