L’application (PMcardio-OMI AI algorithm, Queen of Hearts) est prodigieuse pour sa capacité à digitaliser des photos d’ECG à l’aide d’un simple smartphone (ou image sur PC) et faciliter par l’IA la reconnaissance d’une occlusion coronaire aiguë avec ou sans sus-décalage de ST –> cf. Page du lexique Queen of Hearts
J’ai testé les 36 ECG de McCabe [1] avec l’application Queen of hearts® (téléchargeable sur téléphone ou pour institution sur le web) pour la reconnaissance des infarctus ST+ (aspect le plus connu) avec la version PMCardio for OMI : 2024-10-28T16:54:37.
Il suffit de faire glisser une photo d’ECG (ou de prendre une photo) et voilà ce que ça donne avec un tracé difficile.
Les résultats sont assez bluffants avec 3 erreurs sur 36, soit une sensibilité de 92% (22/24 vrais positifs), une spécificité de 92% (11/12 vrais négatifs) soit une exactitude de 92%. Certaines erreurs sont dues à la mauvaise qualité des tracés avant scanner et il faut garder en mémoire que l’IA continue d’apprendre). Les 124 médecins évaluateurs de l’étude avaient obtenu, en moyenne à l’époque (2012), une sensibilité de 65%, une spécificité de 79% et une exactitude de 74%.
Un autre exemple vraiment bluffant que j’ai pu vérifier [2].
L’exactitude de PmCardio a été comparée à celle des urgentistes (n=53) et des cardiologues (n=42) sur 18 ECG et publiée en juillet 2025. L’IA est supérieure [3].
[1] McCabe JM, Armstrong EJ, Ku I, et al. Physician accuracy in interpreting potential ST-segment elevation myocardial infarction electrocardiograms. J Am Heart Assoc. 2013 Oct 4;2(5):e000268.
[2] https://www.ahajournals.org/doi/10.1161/circ.150.suppl_1.4144910
[3] Steven Shroyer, Sumeru Mehta, Nandish Thukral, Kyle Smiley, Nathaniel Mercaldo, H. Pendell Meyers, Stephen W. Smith. Accuracy of cath lab activation decisions for STEMI-equivalent and mimic ECGs: Physicians vs. AI (Queen of Hearts by PMcardio), The American Journal of Emergency Medicine, Volume 97, 2025, Pages 193-199.
Interpretation accuracies were similar between EPs and cardiologists (65.6 %, 95 % CI [51, 78]; 65.5 %, 95 % CI [51, 77], respectively; p = 0.969), and significantly lower than QoH AI (88.9 %, 95 % CI [82, 93]) vs. physicians overall, 65.6 %, 95 % CI [52, 77]; p < 0.001). Physicians most frequently misclassified de Winter, Transient STEMI, Hyperacute T-wave OMI, and bundle branch block ECGs. QoH AI only misclassified left bundle branch block with OMI and left ventricular aneurysm without OMI.