Un outil d’intelligence artificielle (IA) permet désormais de détecter des maladies cardiaques cachées à partir d’un examen de routine.
Chaque année, des millions de personnes quittent l’hôpital sans savoir qu’elles souffrent d’un grave problème cardiaque. Non pas parce que les médecins sont négligents. Non pas parce que les examens appropriés n’existent pas. Mais parce que les examens standard auxquels les médecins ont habituellement recours ne permettent tout simplement pas, à eux seuls, de détecter de nombreux types de cardiopathies structurelles.
Une équipe de chercheurs de l’université Columbia et du NewYork-Presbyterian pourrait avoir trouvé un moyen de changer cela. Ils ont mis au point un outil d’intelligence artificielle appelé EchoNext qui analyse les données d’un examen cardiaque de routine et détecte les cardiopathies structurelles avec une plus grande précision que les cardiologues humains. Cette étude a été publiée dans la revue Nature en juillet 2025.
Qu’est-ce qu’une cardiopathie structurelle ?
Une cardiopathie structurelle désigne des problèmes physiques touchant le cœur — ses valves, ses cavités, son muscle ou les vaisseaux qui y sont directement reliés. Cette pathologie englobe des affections telles que l’insuffisance cardiaque, les valvulopathies, l’hypertension pulmonaire et l’épaississement sévère du muscle cardiaque. Bon nombre de ces affections, si elles sont détectées à un stade précoce, peuvent être traitées par des médicaments ou par chirurgie. Si elles ne sont pas détectées, elles peuvent être mortelles.
L’examen de référence pour diagnostiquer une cardiopathie structurelle est l’échocardiogramme, une échographie du cœur. L’échocardiogramme fournit aux médecins une image claire de la structure et du fonctionnement du cœur. Le problème est que les échocardiogrammes sont coûteux, nécessitent des spécialistes formés pour les réaliser et les interpréter, et ne sont pas disponibles partout. En raison de ces obstacles, les médecins ne prescrivent généralement un échocardiogramme que lorsqu’un patient présente déjà des symptômes ou lorsqu’ils ont de fortes raisons de soupçonner un problème.
Cela signifie qu’un grand nombre de personnes atteintes d’une cardiopathie structurelle ne passent jamais l’examen qui pourrait révéler leur état. Des recherches suggèrent que lorsque des dépistages échocardiographiques systématiques sont effectués au sein des communautés, le nombre de cas de cardiopathies valvulaires détectés est plus que doublé par rapport aux soins de routine. En d’autres termes, jusqu’à la moitié des cas pourraient passer inaperçus.
L’électrocardiogramme est un outil largement utilisé, mais il présente des limites
L’électrocardiogramme (ECG) est un autre type d’examen cardiaque. Il mesure l’activité électrique du cœur. Les médecins utilisent les ECG pour détecter des rythmes cardiaques anormaux, des artères coronaires obstruées et des antécédents d’infarctus. Les ECG sont peu coûteux, rapides, non invasifs et disponibles dans presque tous les hôpitaux et cliniques du monde. Les médecins réalisent des centaines de millions d’ECG chaque année.
Mais les ECG présentent une limite bien connue. Depuis des décennies, les cardiologues savent qu’il est impossible de détecter une cardiopathie structurelle à partir d’un électrocardiogramme seul. Les signaux électriques captés par l’examen ne révèlent pas directement les lésions physiques des valves ou du muscle cardiaque. Comme l’explique le Dr Pierre Elias, qui a dirigé la recherche d’EchoNext : « On nous a tous appris à la faculté de médecine qu’il est impossible de détecter une cardiopathie structurelle à partir d’un électrocardiogramme. »
EchoNext remet en question cette hypothèse.
Comment fonctionne EchoNext
EchoNext est un modèle d’apprentissage profond — un type d’intelligence artificielle qui apprend des schémas à partir de grandes quantités de données. Les chercheurs ont entraîné ce modèle sur plus de 1,2 million de paires ECG-échocardiogramme recueillies auprès de plus de 230 000 patients dans huit hôpitaux sur une période de 14 ans. En étudiant chaque ECG parallèlement au résultat de l’échocardiogramme correspondant du même patient, le modèle a appris à détecter des schémas subtils dans les données ECG qui correspondent à des problèmes cardiaques structurels — des schémas trop faibles et trop complexes pour être détectés par l’œil humain.
Ce modèle prend en entrée à la fois la forme d’onde brute de l’ECG et sept valeurs standard que les médecins enregistrent déjà : l’âge, le sexe, la fréquence auriculaire, la fréquence ventriculaire, l’intervalle PR, la durée du QRS et l’intervalle QT corrigé. Il génère ensuite un score de risque qui indique aux médecins la probabilité que le patient souffre d’une cardiopathie structurelle.
Il est essentiel de noter qu’EchoNext ne cherche pas à remplacer l’échocardiogramme. Il agit plutôt comme un filtre intelligent. Il identifie, parmi les nombreux patients qui passent un ECG de routine, ceux qui présentent un risque suffisamment élevé pour que les médecins procèdent à un suivi par échocardiogramme. « EchoNext utilise essentiellement le test le moins coûteux pour déterminer qui a besoin de l’échographie, plus onéreuse », a expliqué le Dr Elias.
Ce qu’a révélé cette étude
Les résultats de cette étude sont frappants. Dans une comparaison directe avec 13 cardiologues ayant examiné 3 200 ECG, EchoNext a atteint un taux de précision de 77 %, contre 64 % pour les cardiologues. Même lorsque les cardiologues avaient accès aux scores de risque d’EchoNext pour les aider à prendre leurs décisions, leurs performances restaient inférieures à celles du modèle d’intelligence artificielle fonctionnant de manière autonome.
L’équipe de recherche a également testé EchoNext dans le cadre de ce qu’elle a appelé un « déploiement silencieux » : elle a appliqué cet outil à près de 85 000 patients ayant subi un ECG mais n’ayant jamais passé d’échocardiogramme auparavant. Cet outil a identifié plus de 7 500 de ces patients (environ 9 %) comme présentant un risque élevé de cardiopathie structurelle non diagnostiquée. Les médecins qui ont suivi ces patients au cours de l’année suivante ont confirmé que les prédictions d’EchoNext se sont avérées exactes, avec une valeur prédictive positive de 74 % parmi ceux qui ont ensuite subi une échocardiographie.
Les chercheurs ont ensuite validé EchoNext dans quatre réseaux hospitaliers indépendants, dont le Cedars-Sinai, l’Université de Californie à San Francisco et l’Institut de cardiologie de Montréal. Ce modèle a conservé une grande précision dans des hôpitaux présentant des populations de patients et des taux de cardiopathies structurelles différents, ce qui suggère que cet outil fonctionne de manière fiable en dehors de l’environnement spécifique dans lequel il a été développé.
De vrais patients, de vrais résultats
Les chercheurs d’EchoNext ont présenté trois cas spécifiques dans lesquels cet outil a directement conduit à un diagnostic qui a changé la vie des patients. Dans le premier cas, EchoNext a détecté une sténose aortique sévère — une affection dans laquelle la valve contrôlant le flux sanguin sortant du cœur se rétrécit dangereusement — chez un patient qui n’avait jamais reçu de diagnostic de cardiopathie structurelle auparavant. Ce patient a ensuite bénéficié d’une intervention de remplacement valvulaire cardiaque mini-invasive, appelée remplacement valvulaire aortique par cathéter.
Dans le deuxième cas, cet outil a détecté une régurgitation mitrale sévère — une affection dans laquelle le sang reflue entre deux cavités cardiaques. Le patient a ensuite subi une chirurgie valvulaire corrective. Dans le troisième cas, EchoNext a détecté une insuffisance cardiaque, et le patient a finalement bénéficié d’une transplantation cardiaque. Chacun de ces patients avait subi un ECG de routine sans que personne ne soupçonne une cardiopathie structurelle. EchoNext a détecté ce que l’œil humain n’avait pas vu.
Qu’est-ce que cela signifie pour vous ?
Si vous avez déjà passé un ECG à l’hôpital ou dans une clinique, vous avez déjà subi le type d’examen qu’EchoNext analyse. Vous n’avez pas eu besoin d’une procédure distincte, d’un équipement supplémentaire ou d’une préparation particulière. Les mêmes données que l’examen produit déjà pourraient, avec EchoNext fonctionnant en arrière-plan, alerter votre médecin que vous avez besoin d’examens complémentaires.
Cela revêt une importance particulière dans les environnements où les cardiologues et les appareils d’échocardiographie sont rares — hôpitaux ruraux, cliniques communautaires et systèmes de santé des pays à faible revenu. Comme EchoNext fonctionne à partir de données ECG standard, il pourrait étendre le dépistage des maladies cardiaques à des personnes qui, sans cela, n’auraient jamais accès à une échocardiographie.
Le Dr Elias et son équipe estiment que « l’ECG associé à l’intelligence artificielle a le potentiel de créer un tout nouveau paradigme de dépistage ». Les chercheurs s’efforcent actuellement de rendre cette technologie plus largement accessible et d’améliorer encore le modèle en l’entraînant sur des ensembles de données supplémentaires provenant de patients.
EchoNext ne fait pas encore partie des soins cliniques standard. Les chercheurs et leur institution – l’université Columbia – ont déposé un brevet pour l’algorithme, et l’équipe travaille à un déploiement à plus grande échelle. Ils ont également publié un ensemble de données public et une version allégée du modèle afin de soutenir les recherches futures menées par des scientifiques du monde entier.
La communauté scientifique a réagi avec un vif intérêt. D’autres équipes s’appuient déjà sur l’ensemble de données de référence d’EchoNext pour développer de nouveaux modèles combinant l’intelligence artificielle et des méthodes statistiques, dans le but de rendre les résultats non seulement précis, mais aussi interprétables — afin que les médecins puissent comprendre quelles caractéristiques spécifiques d’un signal ECG ont conduit à un score de risque particulier.
Sources d’information :
- Centre médical Irving de l’université Columbia. L’IA peut-elle détecter une cardiopathie cachée ?
- ColumbiaDoctors / NewYork-Presbyterian. EchoNext : un outil d’IA détecte les cardiopathies structurelles cachées
- NewYork-Presbyterian Advances in Cardiology. Une étude montre qu’un outil de dépistage basé sur l’IA peut détecter des maladies cardiaques structurelles à partir de données d’électrocardiogramme
- News-Medical. Un modèle d’ECG basé sur l’IA surpasse les médecins dans la détection des maladies cardiaques cachées
- Inside Precision Medicine. L’IA transforme les ECG en un puissant outil de dépistage des maladies cardiaques
- ODSC / Open Data Science. Un modèle d’IA détecte les maladies cardiaques cachées à partir d’ECG, surpassant les cardiologues
- Revue Nature. Détection des cardiopathies structurelles à partir d’électrocardiogrammes à l’aide de l’IA PhysioNet. EchoNext : un ensemble de données permettant de détecter des cardiopathies structurelles confirmées par échocardiographie à partir d’ECG
- American College of Cardiology. Tendances transformatrices en médecine cardiovasculaire pour 2025
- Healio. 2026 : l’année où notre boîte à outils s’enrichit en cardiologie
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