Un outil d'intelligence artificielle (IA) pourrait aider les médecins et les secouristes à identifier le type de crise cardiaque le plus mortel : celle provoquée par le blocage total des artères du cœur. Le système, développé dans le cadre d'une collaboration internationale réunissant des chercheurs de l'Université d'Uppsala, en Suède, et de l'Université de São Paulo (USP), a la capacité d'analyser rapidement les données de l'électrocardiogramme numérique (ECG). Grâce à cela, le modèle promet de détecter une obstruction aiguë et, d'une manière sans précédent, de localiser l'endroit exact où l'artère est bloquée.
« En cas d'infarctus aigu du myocarde, les décisions doivent être rapides, car chaque minute compte. Si l'artère est complètement obstruée et ne lui permet pas de transporter l'oxygène, le muscle cardiaque meurt et cela est irréversible. Par conséquent, le temps est le grand déterminant (du pronostic). L'outil d'IA peut rendre le processus plus agile », explique José Eduardo Krieger, directeur du Laboratoire de génétique et de cardiologie moléculaire de l'Instituto do Coração. (InCor-USP) et l'un des auteurs de l'étude, publiée dans la revue Nature Communications.
Le modèle d'IA décrit dans l'article est le premier validé dans une population brésilienne capable d'identifier et de localiser les infarctus dus à une occlusion coronarienne en utilisant uniquement l'ECG à 12 dérivations – un test rapide, accessible et peu coûteux qui enregistre l'activité électrique du cœur sous différents angles. L'outil, encore considéré comme expérimental, permet de reconnaître des schémas qui échappent souvent à l'analyse visuelle de l'examen, et peut aider les médecins dans la prise de décision.
Krieger explique que lorsque le patient ne peut pas se rendre rapidement à l'hôpital, les médecins en ambulance sont confrontés à un dilemme : décider d'appliquer ou non un médicament pour déboucher l'artère (thrombolytique). Ce médicament sauve des vies, mais peut provoquer des effets secondaires graves, comme un accident vasculaire cérébral hémorragique. « L'IA fonctionne comme un classificateur de haute précision qui donne plus de confiance pour agir lorsque le bénéfice l'emporte sur le risque », explique le chercheur, qui coordonne un projet soutenu par la FAPESP.
On s’attend à ce qu’à l’avenir, le système d’IA soit capable d’analyser les données ECG en temps réel, identifiant presque immédiatement les signes d’occlusion coronarienne aiguë. Cela permettrait à l’équipe médicale de reconnaître précocement les patients nécessitant un cathétérisme urgent, accélérant ainsi l’orientation vers la restauration du flux sanguin (reperfusion) si nécessaire.
Des signes subtils
Identifier un infarctus aigu du myocarde et déterminer quelle artère est obstruée n'est pas toujours une tâche simple. En effet, de nombreux cas graves ne présentent pas sur l’ECG ce que les médecins et les scientifiques appellent « l’élévation du segment ST » (supra-ST), un marqueur classique du tracé du rythme cardiaque qui indique le diagnostic. « Il y a des patients avec 100% d'occlusion dont l'ECG ne montre pas les schémas classiques attendus. Dans ces situations, le médecin doit intégrer des informations cliniques, comme la présence de douleurs thoraciques, des tests de laboratoire pour mesurer des biomarqueurs cardiaques, comme la troponine, et des tests d'imagerie complémentaires pour confirmer le diagnostic. Le problème est que, lors d'une crise cardiaque, chaque minute compte. L'IA aide à révéler des signes subtils qui peuvent ne pas être visibles sur le tracé », explique Krieger.
Le modèle d'IA a été formé à l'aide de 540 372 ECG obtenus auprès de 225 884 patients traités dans les services d'urgence en Suède (entre 2005 et 2016). Sur le nombre total d'examens utilisés pour entraîner la technologie, 534 510 correspondaient à des patients sans infarctus du myocarde (groupe témoin), 1 583 à des patients avec infarctus aigu par occlusion coronarienne (OMI) et 4 279 à des patients avec infarctus du myocarde sans occlusion coronarienne aiguë (non-OMI). Dans tous les cas d'infarctus, les résultats de l'électrocardiographie étaient corrélés aux résultats de l'angiographie coronarienne (cathétérisme cardiaque), considérée comme l'étalon-or pour confirmer la présence et l'emplacement d'une occlusion coronarienne.
Les données ont été validées dans une cohorte indépendante de 401 patients traités à InCor, à São Paulo, entre 2017 et 2024, comprenant 236 patients sans OMI et 165 patients avec OMI, tous confirmés par cathétérisme cardiaque – un examen invasif considéré comme la référence en médecine pour visualiser l’intérieur des vaisseaux sanguins et localiser les blocages dans les artères cardiaques. En plus des patients InCor, les résultats ont également été validés avec des données publiques d'électrocardiogramme à 12 dérivations d'Europe et avec une base de données de l'Université fédérale du Minas Gerais (UFMG).
Pour les auteurs de l’étude, l’intelligence artificielle s’est démarquée par sa précision dans l’identification d’une obstruction coronarienne aiguë, surmontant ainsi les limitations fréquentes du diagnostic humain. Marco Antonio Gutierrez, directeur du service informatique et du laboratoire d'informatique biomédicale d'InCor et co-auteur de l'ouvrage, explique que, dans les crises cardiaques dans lesquelles l'électrocardiogramme présente des changements bien définis et caractéristiques (techniquement appelés « supra-ST »), le système atteint une précision de 96 %. « Cependant, le principal progrès se produit dans les cas où ces changements ne sont pas évidents à l'examen, des scénarios qui représentent un défi important dans la pratique clinique quotidienne. Même dans ces conditions défavorables, l'outil a pu distinguer correctement l'occlusion dans 82% des évaluations », explique le chercheur.
Les auteurs soulignent que la technologie a été développée pour soutenir et non remplacer la prise de décision médicale. L'interprétation clinique du patient, l'intégration avec d'autres examens et la définition de l'approche thérapeutique continuent d'être la responsabilité exclusive de l'équipe soignante. « L'IA ne fournit pas le diagnostic final et ne remplace pas le jugement clinique du médecin. Son rôle est d'agir comme un outil d'aide à la décision, identifiant rapidement les modèles de risque qui peuvent passer inaperçus dans des situations de forte pression en matière de soins. Dans des scénarios critiques, elle peut aider à réduire les retards de diagnostic, à minimiser les erreurs et à aider les équipes qui doivent évaluer simultanément un grand nombre de patients », explique Krieger.
Ces dernières années, dit-il, InCor a constitué une base de 30 000 ECG examinés par des experts, garantissant ainsi des diagnostics fiables et la participation à de grandes études internationales. « C’est un travail long et coûteux, mais il est essentiel pour nous de progresser dans l’IA et dans la compréhension de la maladie », explique Krieger. Pour lui, le partenariat avec Uppsala a confirmé que le système fonctionne dans des populations génétiquement très différentes, comme celle du Brésil et de la Suède, augmentant ainsi la confiance dans l'outil.
Selon Krieger, la prochaine étape consiste à valider davantage l'outil chez InCor, en vérifiant les performances et les limites de l'algorithme dans des conditions de service réelles. « Pour ce faire, nous profiterons d'un avantage important de l'institution : les patients atteints de maladies complexes sont soumis régulièrement à divers examens, ce qui permet de comparer les réponses de l'IA avec des informations cliniques et diagnostiques détaillées », affirme le scientifique, soulignant que l'adoption de la technologie en clinique dépendra encore de l'approbation de l'Agence nationale de surveillance de la santé (Anvisa). (Avec informations de l'Agence Fapesp)
