La prédiction des attaques cardiaques pourrait bien s’améliorer grâce à l'intelligence artificielle, révèle une étude à paraître ce mois-ci dans la revue scientifique en ligne Plos One.

L'âge, le taux de cholestérol ou même la pression sanguine... Tous ces indicateurs sont compilés dans la liste des recommandations dite ACC/AHA, utilisée par les cardiologues pour anticiper les risques d'attaques cardiaques. La technique a fait ses preuves mais demeure encore largement insuffisante : chaque année, environ 12 millions de personnes dans le monde décèdent d'une crise cardiaque, selon l'OMS. Pour continuer à améliorer le suivi des maladies cardiovasculaires et donc réduire le nombre d'infarctus, on pourrait bien pouvoir compter sur l'intelligence artificielle, révèle une étude relayée par le revue Science, à paraître ce mois-ci en libre accès sur le site Plos One.

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Les chercheurs de l'université de Nottingham au Royaume-Uni ont décidé de comparer les compétences en matière de prédicition des médecins qui s'appuient sur les recommandations ACC/AHA avec celles de l'intelligence artificielle. Concrètement, ils ont conçu quatre algorithmes chargés d'analyser 378 256 dossiers médicaux de patients britanniques et d'en extraire des modèles de profils plus enclins à développer des maladies cardiovasculaires.

Le plus performant des algorithmes a pu prédire 7,6 % d'accidents de plus que les médecins

Pour s'entraîner, les algorithmes ont d'abord assimilé 78 % des données datées de 2005 avant de tenter, sur la base des dossiers restants, de déterminer quels patients étaient susceptibles de subir un accident cardiovasculaire au cours des dix années suivantes. Des conclusions comparées in fine avec les vraies données de 2015. Résultat : les algorithmes ont visé plus juste que les médecins qui s'appuyaient sur les recommandations académiques. Le plus performant d'entre eux a même pu prédire 7,6 % d'accidents de plus que les médecins, avec 1,6 % de fausses alertes en moins. En d'autres termes, l'algorithme aurait pu sauver 355 personnes, sur les 83 000.

Reconsidérer les facteurs jugés à risque

Pour déterminer leurs modèles et formuler leurs prédictions, les algorithmes ont eu recours à 22 informations supplémentaires, pour l'heure non intégrées dans les recommandations ACC/AHA, à l'instar de l'origine ethnique, de l'arthrose, des complications rénales, ou de la santé mentale, qui affectent pourtant le risque d'infarctus. À l'inverse, le diabète, l'un des facteurs numéro un retenu aujourd'hui par les médecins pour prévenir les risques d'attaques cardiaques n'a, lui, pas été pris en compte par ces algorithmes. Au final, les conclusions autour de l'expérience des scientifiques britanniques pourraient permettre d'élargir le champ des facteurs génétiques et des styles de vie jugés dangereux pour notre coeur.

Preuve que l'intelligence artificielle n'en a pas fini de bouleverser le secteur médical, en s'imposant de plus en plus comme un assistant personnel des professionels de la santé. En octobre dernier, le super-ordinateur d'IBM, Watson, était déjà parvenu à trouver 30 % d'options thérapeutiques de plus que les médecins dans le traitement du cancer.

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