Une nouvelle intelligence artificielle (IA) surpasse les cardiologues dans la prédiction des risques d’arrêt cardiaque, ouvrant la voie à une meilleure prise en charge des patients et à une réduction des interventions médicales inutiles.
Développée par des chercheurs de l’Université Johns Hopkins, cette IA multimodale pour la stratification du risque d’arythmie ventriculaire (MAARS) analyse des données médicales complètes, incluant des images cardiaques, pour identifier les patients les plus vulnérables. Elle se distingue par sa capacité à décrypter des informations jusqu’alors inaccessibles dans les images IRM cardiaques avec contraste amélioré.
Les résultats, publiés dans Nature Cardiovascular Research, sont particulièrement prometteurs pour les personnes atteintes de cardiomyopathie hypertrophique, une maladie cardiaque héréditaire touchant une personne sur 200 à 500 dans le monde et une cause majeure de mort subite d’origine cardiaque chez les jeunes et les athlètes. Alors que les méthodes actuelles ne permettent d’identifier correctement les patients à risque que dans 50 % des cas, l’IA atteint une précision de 89 % pour l’ensemble des patients et de 93 % chez les personnes âgées de 40 à 60 ans, le groupe le plus exposé.
« Nous avons actuellement des patients qui décèdent prématurément parce qu’ils ne sont pas protégés, et d’autres qui vivent avec un défibrillateur sans en avoir réellement besoin », explique Natalia Trayanova, chercheuse spécialisée dans l’application de l’IA en cardiologie. « Nous sommes désormais capables de prédire avec une grande précision le risque de mort cardiaque subite. »
L’IA se concentre sur les cicatrices (fibrose) qui se développent sur le cœur des patients atteints de cardiomyopathie hypertrophique, ces cicatrices étant directement liées à un risque accru d’arrêt cardiaque. Contrairement aux médecins, qui peinent à interpréter les images IRM brutes, le modèle d’IA est capable d’extraire des informations cruciales sur ces zones cicatricielles.
« Les images IRM contiennent des informations cachées que l’on n’avait pas su exploiter grâce à l’apprentissage profond », précise Trayanova.
L’étude a consisté à tester le modèle sur des patients réels suivis dans les hôpitaux Johns Hopkins et le Sanger Heart & Vascular Institute en Caroline du Nord. Au-delà de la prédiction du risque, l’IA est également capable d’expliquer les raisons de ce risque élevé, permettant ainsi aux médecins de personnaliser le traitement.
« Notre étude démontre que l’IA améliore considérablement notre capacité à identifier les personnes les plus à risque par rapport aux méthodes actuelles, et a donc le potentiel de transformer la pratique clinique », affirme Jonathan Crispin, cardiologue à Johns Hopkins et co-auteur de l’étude.
L’équipe de Trayanova avait déjà développé en 2022 un autre modèle d’IA capable d’évaluer la survie des patients ayant subi un infarctus du myocarde, prédisant la probabilité et le moment d’un éventuel arrêt cardiaque. Les chercheurs prévoient désormais de tester le nouveau modèle sur un plus grand nombre de patients et d’étendre son application à d’autres maladies cardiaques, telles que la sarcoïdose cardiaque et la cardiomyopathie ventriculaire droite arythmogène.