Intérêt potentiel d'une intelligence artificielle pour distinguer le syndrome de takotsubo de l'infarctus du myocarde

Le syndrome de takotsubo est une cardiomyopathie de stress caractérisée par une dysfonction ventriculaire aiguë, avec des conséquences potentiellement graves, dont le diagnostic est difficile en raison de la confusion possible avec l'infarctus. Il n'y a pas actuellement de critère échocardiographique largement accepté qui permettrait de faire un diagnostic différentiel.

Fabian Laumer de l'université de Zurich et ses collègues ont entraîné une intelligence artificielle à faire la distinction entre les deux pathologies sur des images d'échocardiographie de 228 patients ayant soit un takotsubo soit un infarctus. Puis ils ont testé cette IA une fois entraînée chez 220 autres patients.

L'IA a eu une capacité de faire le diagnostic correct avec une aire sous la courbe de 0,79 (plus on se rapproche de 1, plus l'efficacité est bonne, NDLR) et une fiabilité de 74,8%. Par comparaison, quatre cardiologues ont fait le diagnostic correct avec une aire sous la courbe de 0,71 et une fiabilité de 64,4%, soit des résultats moins bons que l'IA.

L'IA présentait aussi un avantage dans une analyse centrée sur des cas difficiles, qui faisait la comparaison entre le sous-groupe ayant un takotsubo apical et le sous-groupe d'infarctus liés à une occlusion de l'artère interventriculaire antérieure. Avec l'IA, l'aire sous la courbe était de 0,84 et la fiabilité 78,6% alors qu'avec les cardiologues, l'aire sous la courbe était de 0,72 et la fiabilité de 66,9%.

Ces résultats, bien qu'encourageants, doivent faire l'objet de confirmations dans d'autres études, soulignent les auteurs.

Source: APMnews