Les développements de technologies numériques pour mieux prévenir les maladies se multiplient, notamment dans le domaine cardiovasculaire. Ainsi, les lancements d'algorithmes et d'intelligences artificielles capables de diagnostiquer ou prédire les pathologies liées au cœur font florès depuis le début de l'année.
La semaine dernière, la FDA (Agence américaine des médicaments) a donné le feu vert à Cardiologs pour commercialiser sa plateforme d'analyse de l'électrocardiogramme -enregistrement de l'activité du cœur - des patients, censée déceler la fibrillation atriale, une maladie cardiaque provoquant l'accélération du rythme du cœur et le faisant battre de manière irrégulière. La semaine dernière, toujours, l'université de Stanford a annoncé avoir mis au point un algorithme capable de détecter 14 types d'anomalies du rythme cardiaque (arythmies cardiaques), après avoir recueilli les données de 30.000 personnes à risque. L'algorithme analyse des données d'électrocardiogramme mesurées à partir d'un objet connecté (un patch) porté par les patients pendant deux semaines.
Une autre université, celle de Nottingham au Royaume-Uni, s'est faite remarquer, en avril, assurant être capable de prédire quelles personnes sont les plus susceptibles de subir des attaques cardiaques. Les chercheurs de l'institution ont analysé les données de 378.256 patients afin de trouver des modèles de cause à effets dans le développement de problèmes cardiovasculaires. Ils ont utilisé des données utilisées en 2005 et prédit quelles personnes seraient susceptibles d'avoir des problèmes cardiaques dix années plus tard.
Les enjeux de la prédiction et de la prévention des maladies cardiovasculaire sont autant sanitaires qu'économiques. Les maladies cardiovasculaires sont la première cause de mortalité dans le monde. Aux Etats-Unis, pays le plus touché par ces pathologies, les dépenses de santé les plus élevées sont consacrées aux maladies cardiovasculaires, et dépassent les 230 milliards de dollars par an. Or, ces algorithmes pourraient permettre de traiter plus tôt certains patients, d'éviter de nombreux morts et de générer des économies, notamment dans les pays développés qui connaissent une forte prévalence dans les maladies cardiovasculaires.
Un géant informatique comme IBM a pris conscience de ces enjeux. En février, il s'est lui aussi lancé dans la détection de maladies cardiovasculaires. Son intelligence artificielle Watson est désormais capable d'identifier des sténoses aortiques, en analysant des rapports médicaux, et des données d'électrocardiogrammes. Il l'espère l'étendre prochainement à neuf autres troubles cardiovasculaires, dont les attaques cardiaques.
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Par ailleurs, ces algorithmes lancés depuis le début de l'année seraient plus efficaces que les diagnostics des cardiologues, si l'on en croit les chiffres mis en avant par leurs concepteurs. Ainsi, les chercheurs de Stanford assurent que leur plateforme a dépassé les performances moyennes de six experts cardiologues dans la précision du diagnostic des arythmies cardiaques, grâce à une analyse fine des données à partir des électrocardiogrammes. La société Cardiologs assure, quant à elle, que sa technologie est précise à 91% en comparaison à des données publiée dans l'European Journal of Preventive Cardiology qui évoquent une fiabilité de 59% pour les médecins. Enfin, l'université de Nottingham a prédit avec justesse 7,6% de problèmes cardiaques de plus que les professionnels de santé, tout en diminuant les fausses alertes de 1,6%. Si l'intelligence artificielle "dépasse le médecin", c'est parce qu'elle est capable de prendre en compte "des interactions du système biologique", et pas seulement de "l'âge, le cholestérol, les facteurs de risques, la pression sanguine", comme le font la plupart des professionnels en suivant les recommandations des société savantes, avance Stephen Weng, épidémiologiste à l'université de Nottingham dans le magazine Sciences.
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IBM, quant à lui, préfère être plus diplomate et évoque un outil d'aide à la décision dédié aux médecins et les hôpitaux. Le rôle du médecin dans le diagnostic du patient est-il amené à décroître brutalement ? Il faudra certainement de nombreuses autres études et preuves de concept avant de s'orienter vers un tel scénario.
