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En 2019, une étude publiée dans Nature Medicine a fait l'effet d'un séisme en cardiologie : un réseau de neurones de Stanford, entraîné sur 91 232 électrocardiogrammes de 53 549 patients, a classé 12 types de rythmes cardiaques avec une performance comparable, et souvent supérieure, à celle de cardiologues (Hannun et al., 2019).
Lire un signal électrique
L'électrocardiogramme (ECG) est une série temporelle qui enregistre l'activité électrique du cœur. Chaque battement y dessine une signature caractéristique :
- l'onde P, qui correspond à la contraction des oreillettes ;
- le complexe QRS, celle des ventricules ;
- l'onde T, leur relâchement.
Repérer une fibrillation auriculaire ou un trouble de conduction dans ce signal, parfois noyé dans le bruit, demande des années d'expérience à un médecin.
L'architecture du modèle
- Des couches convolutives 1D extraient les formes locales du signal : hauteur du QRS, durée des intervalles.
- Des couches récurrentes captent les dépendances dans le temps, utiles pour les rythmes irréguliers.
- La couche finale prédit le type d'anomalie.
Pour la fibrillation auriculaire, ce type de modèle dépasse une AUC de 0,97.
Dans la poche de millions de personnes
Les autorités sanitaires américaines ont autorisé la fonction ECG de l'Apple Watch pour détecter la fibrillation auriculaire : un outil désormais porté au poignet par des millions de personnes.
Pour le Bénin
Au Bénin, où les cardiologues se comptent en quelques dizaines pour plus de 13 millions d'habitants, analyser automatiquement les ECG réalisés dans les centres de santé offrirait un premier tri diagnostique accessible à tous.
Les données sont là. Les algorithmes aussi. Il faut la volonté de les déployer.
