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Les applications d’IA aident à simplifier les processus d’examen clinique, à détecter les maladies à un stade précoce et à réduire les coûts de traitement pour les patients.

La nouvelle technologie sera déployée dans le cadre du programme TRICORDER, financé par le National Institute for Health and Care Research (Royaume-Uni). Il sera utilisé dans des contextes cliniques à travers le Royaume-Uni, aidant les spécialistes à diagnostiquer l’insuffisance cardiaque, les malformations cardiaques et la fibrillation auriculaire.

Les médecins généralistes effectueront un bref examen cardiaque non invasif. Le processus utilisera le stéthoscope numérique Eko et une application alimentée par l’intelligence artificielle (IA). Lorsque les applications d’IA détectent des signes de maladie cardiaque, les médecins généralistes pourront rapidement effectuer des tests et des traitements supplémentaires.

Actuellement, la norme pour détecter l’insuffisance cardiaque est un test sanguin (NT-proBNP), suivi d’un long processus de diagnostic.

Le Dr Nicholas Peters, professeur de cardiologie au Royaume-Uni, a déclaré que l'insuffisance cardiaque à elle seule coûte au Royaume-Uni plus de 2 milliards de livres sterling par an et que 80 % des cas sont diagnostiqués lors d'admissions hospitalières d'urgence. Les stéthoscopes IA pourraient permettre d’économiser en moyenne 2 400 £ par patient si la maladie est détectée tôt et traitée rapidement.

La technologie d'Eko, basée sur l'IA, combine un stéthoscope numérique avec un électrocardiogramme (ECG), en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique avancés pour analyser les données ECG et les bruits cardiaques.

TRICORDER utilise des algorithmes cliniquement prouvés pour détecter la fraction d'éjection ventriculaire gauche réduite (HFrEF) - un signe d'insuffisance cardiaque, des souffles structurels indiquant une maladie cardiaque valvulaire et une fibrillation auriculaire.

L'algorithme Eko HFrEF a été validé, avec une sensibilité et une spécificité de détection approchant 80 %. La technologie a été validée dans une étude scientifique réalisée en 2023 par l’American Heart Association.

L’étude a révélé que l’algorithme était plus de deux fois plus efficace pour détecter les malformations cardiaques que la méthode standard actuellement utilisée par les cliniciens.

(selon Habr)

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