La pandémie a mis en évidence le défi de la surcharge de données en cardiologie : après seulement dix mois, 87 000 publications scientifiques ont abordé le Corona et COVID-19. Les moniteurs de « Retraction Watch » ont identifié des centaines d’articles rétractés, y compris certains des principaux journaux. En outre, au-delà de la pandémie, les médecins de toutes les disciplines trouvent difficile de rester à jour avec le volume énorme de résultats de la recherche, de vérifier leur validité et de les aligner sur les cas individuels de leurs patients. La technologie, y compris l’IA, est là pour aider.
Comme leurs collègues, les cardiologues peinent à faire face à l’augmentation constante de la littérature scientifique, notamment en période de charges de travail accrues. « Déjà aujourd’hui, les données sont générées dans une fourchette de plusieurs gigaoctets par chaque cas de patient hospitalisé en cardiologie, » souligne le Prof. Dr. med. Benjamin Meder, FESC. Meder est Directeur Médical Adjoint du Département de Cardiologie, Angiologie et Pneumologie ainsi que Directeur de l’Institut des Cardiomyopathies à l’Hôpital Universitaire de Heidelberg en Allemagne. « De nos jours, cela inclut non seulement les données d’imagerie (3D et 4D), mais aussi les données moléculaires à haut débit de la génomique et les analyses d’expression génique de la pathologie moléculaire.«
« Nous avons remarqué, dans notre quotidien, une augmentation significative du volume de données ces dernières années, » commente le Dr. med. David Duncker. Il est Directeur Adjoint du Centre de Rythmologie Cardiaque de Hanovre (HHC), Département de Cardiologie et Angiologie, Université Médicale de Hanovre (MHH). « L’année dernière, les restrictions de contact ont servi de catalyseur à ces développements – dans de nombreux cas, nous n’avons pas pu voir nos patients et avons dû nous appuyer sur des consultations téléphoniques et vidéo. Dans le service ambulatoire de rythmologie cardiaque, ce cadre virtuel a conduit à des lacunes de surveillance. » L’équipe du Dr. Duncker est passée à une application qui enregistre le rythme cardiaque et la fréquence. « Nous avons beaucoup appris pour notre routine clinique grâce à ce projet, » souligne le Dr. Duncker, « y compris le fait que les dispositifs portables peuvent facilement être intégrés dans les parcours cliniques et qu’ils peuvent soutenir les décisions cliniques. » L’intégration transparente, ajoute le Prof. Meder, est un facteur de réussite pour les solutions informatiques. Avec la routine quotidienne des médecins caractérisée par le stress et une grande capacité de traitement, le logiciel doit être facilement accessible et fournir rapidement des résultats. Selon le Dr. Duncker, le remboursement de l’utilisation de la technologie reste à régler.
L’IA réduit la complexité, identifie les risques
« Le logiciel peut soutenir les médecins en pré-triant et en analysant ces grandes volumes de données, » déclare le Dr. Duncker. Les médecins doivent décider quelles informations sont pertinentes pour le diagnostic et la définition de la thérapie pour le bon patient au bon moment. L’histoire du patient, les résultats des examens et les rapports de laboratoire et d’imagerie doivent être pris en compte, tandis que la disponibilité de plus de données ajoute à la complexité.
Toutes ces données, ajoute le Prof. Meder, permettent de recueillir et d’appliquer de nouvelles connaissances en cardiologie. Des technologies telles que l’apprentissage machine fournissent des outils essentiels dans un environnement caractérisé par une multiplicité de types de données et de flux.
Selon le Dr. Duncker, les algorithmes disponibles d’IA et d’apprentissage profond basés sur des ECG simples sont capables de prédire si un patient souffre actuellement ou souffrira à l’avenir proche d’une insuffisance cardiaque, s’il a une sténose myocardique ou s’il développera une arythmie. « Ces développements sont extrêmement prometteurs car ils démontrent le potentiel. » Le Dr. Duncker pense que l’IA n’éliminera pas les médecins mais » nous permettra plutôt de mieux utiliser les informations disponibles que nous en tant qu’êtres humains sommes capables de le faire. «
Jusqu’à présent, cependant, le potentiel de ces données a largement dépassé ce qui est réellement réalisé en les exploitant. « Les variables sont sélectionnées pour correspondre aux capacités du cerveau humain, » explique le Prof. Meder. « Le défi réside non seulement dans la conception de nouvelles méthodes d’IA, mais aussi dans leur évaluation dans un cadre clinique, et dans leur intégration dans la routine quotidienne – à condition que leurs principes de fonctionnement soient transparents.«
Support à la décision – une tendance majeure
En Allemagne et au-delà, le support à la décision clinique impliquant des données vérifiées et des technologies innovantes s’est développé en une tendance majeure. Il s’agit d’un élément clé de la Loi Allemande sur l’Avenir des Hôpitaux (KHZG) qui finance les investissements hospitaliers dans la technologie. « De grandes entreprises établies ainsi que des startups numérisent les connaissances médicales et créent des algorithmes conçus pour soutenir les médecins, » déclare le Prof. Meder. Il est actif dans la section d’eCardiologie de la Société Allemande de Cardiologie (DGK), qui travaille sur plusieurs projets. La DGK s’est engagée dans ce domaine dès les premiers stades, créant un groupe de travail dédié et un groupe de projet ultérieur. Le Prof. Meder résume : « Si nous faisons les choses correctement, ces nouvelles solutions contribueront significativement à améliorer la qualité des soins médicaux.«
Le Dr. Duncker, également actif dans l’eCardiologie de la DGK, ajoute : « l’éducation doit fournir les bases pour que les médecins apprennent à gérer de grandes quantités de données et des outils technologiques.«
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