L’intelligence artificielle est très utile pour le diagnostic de pathologies difficiles à diagnostiquer sur un ECG, même avec un excellent niveau de connaissance.
L’application (PMcardio-OMI AI algorithm, Queen of Hearts) est prodigieuse pour sa capacité à digitaliser des images/photos d’ECG à l’aide d’un simple smartphone (ou un PC) et faciliter la reconnaissance d’une occlusion coronaire aiguë avec ou sans sus-décalage de ST (OMI ou occlusion myocardial infarction). Cette application entraînée par S. Smith (Minneapolis, Minnesota) mérite d’être promue. Il n’y a pas de plus grand expert que lui dans le domaine de l’ECG pour la reconnaissance de l’insuffisance coronaire aiguë.
Elle est actuellement accessible gratuitement à l’essai dans cette indication. Pour les autres diagnostics fournis par IA (surtout rythme et notamment la FA) [3], bien que validée dans un practice de soins primaires [4], elle est à mon avis (dec 2024) encore limitée.
Essayez là, avec votre smartphone, après inscription.
Voici un exemple publié sur le blog de S Smith et un autre exemple (bluffant) qui signale une occlusion coronaire aigüe dans le territoire inférieur, à partir d’un tracé pas facile… [2].
[1] PmCardio website avec références
[2] Abstract 4144910: AI-Enhanced Recognition of Occlusion in Acute Coronary Syndrome (AERO-ACS): A Retrospective Review https://www.ahajournals.org/doi/10.1161/circ.150.suppl_1.4144910 hôpital Mount Sinai Morningside de New York
The AI model nearly doubles the sensitivity of traditional STEMI criteria for OMI, enabling more accurate and earlier detection. Further studies are needed to determine if earlier OMI detection with AI improves clinical outcomes. The AI’s high specificity in detecting STEMI-OMI may also reduce false positive catheterization lab activations while ensuring no true positive STEMI OMI cases are missed.
[3] Herman R, Demolder A, Vavrik B, et al. Validation of an automated artificial intelligence system for 12‑lead ECG interpretation. J Electrocardiol. 2024 Jan-Feb;82:147-154.
A total of 932,711 standard 12‑lead ECGs from 173,949 patients were used for AI system development. The independent test set pooled 11,932 annotated ECG labels. In all 6 diagnostic categories, the DNNs achieved high F1 scores: Rhythm 0.957, ACS 0.925, Conduction abnormalities 0.893, Ectopy 0.966, Chamber enlargement 0.972, and Axis 0.897. The diagnostic performance of DNNs surpassed state-of-the-art CIE for the 13 out of 20 essential diagnostic patterns and was non-inferior for the remaining individual diagnoses.
[4] Himmelreich JCL, Harskamp RE. Diagnostic accuracy of the PMcardio smartphone application for artificial intelligence-based interpretation of electrocardiograms in primary care (AMSTELHEART-1). Cardiovasc Digit Health J. 2023 Apr 5;4(3):80-90.