L’Apple Watch, ainsi que les autres smartwatches du marché, sont équipées de technologies qui peuvent être importantes dans le quotidien de l’utilisateur en termes d’alertes santé et bien-être. Il existe de nombreux exemples de l’importance de ces appareils au poignet des utilisateurs. En tant que tels, les chercheurs étudient comment ces gadgets peuvent surveiller et alerter les utilisateurs de conditions cliniques complexes, souvent avant que les urgences ne surviennent réellement. C’est le cas d’une nouvelle étude qui vient d’être publiée.
Les chercheurs de la Mayo Clinic cherchent à savoir si une Apple Watch et son ECG peuvent aider à détecter précocement les anomalies cardiaques, en particulier la dysfonction ventriculaire gauche.
La dysfonction ventriculaire gauche du cœur est généralement suivie d’une insuffisance cardiaque congestive qui peut entraîner une multitude de troubles cardiaques. Le ventricule gauche est principalement responsable du pompage de l’oxygène vers les organes vitaux de votre corps. Il est donc important de diagnostiquer tout problème avec le ventricule gauche le plus tôt possible.
La recherche considère Apple Watch comme chien de garde de la santé cardiaque
Selon la Mayo Clinic, une organisation de services médicaux et de recherche médicale à but non lucratif, l’un des problèmes est que les patients atteints de dysfonctionnement cardiaque ne sont généralement pas diagnostiqués car les gens ne présentent souvent aucun symptôme (asymptomatique).
Ainsi, les chercheurs de cette unité médicale dédiée à la cardiologie ont évalué le potentiel de l’utilisation de l’ECG Apple Watch pour aider à diagnostiquer la dysfonction ventriculaire gauche.
L’insuffisance cardiaque est un problème de santé mondial croissant
L’insuffisance cardiaque (IC) est une pandémie mondiale qui touche au moins 26 millions de personnes dans le monde et dont la prévalence augmente. Les dépenses de santé pour l’IC sont considérables et augmentent considérablement à mesure que la population vieillit.
Malgré des progrès significatifs dans les thérapies et la prévention, la mortalité et la morbidité sont encore élevées et la qualité de vie est médiocre. C’est l’une des raisons pour lesquelles les entreprises technologiques travaillent main dans la main avec les entreprises biomédicales pour évaluer de nouvelles façons de détecter facilement les anomalies cardiaques.
Bien que les algorithmes d’intelligence artificielle (IA) soient capables d’identifier un dysfonctionnement cardiaque, défini comme une fraction d’éjection (FE) ≤ 40 %, à partir d’électrocardiogrammes (ECG) à 12 dérivations, l’identification d’un dysfonctionnement cardiaque à l’aide de l’ECG d’une dérivation d’une montre intelligente a encore à tester.
Évaluation prospective de la détection de la dysfonction ventriculaire gauche par smartwatch. Il s’agit d’une étude pionnière car les enquêteurs ont utilisé la capacité ECG à dérivation unique de l’Apple Watch pour collecter les données et les traiter afin d’identifier le dysfonctionnement ventriculaire gauche.
Fait référence à la classification de l’étude en question.
Environ 2500 utilisateurs d’Apple Watch ont participé à l’étude
Les enquêteurs ont recruté numériquement 2 454 patients de 46 États américains et de 11 pays qui ont soumis 125 610 ECG à la plateforme de données entre août 2021 et février 2022 à l’aide de leur Apple Watch.
Les données ECG « Single lead » de l’Apple Watch ont été compilées et traitées à l’aide d’un algorithme d’IA propriétaire développé par des chercheurs.
L’algorithme AI a détecté des patients avec une faible FE (fraction d’éjection) avec une aire sous la courbe de 0,885 (intervalle de confiance à 95 % 0,823-0,946) et 0,881 (0,815-0,947), en utilisant la prédiction moyenne dans une fenêtre de 30 jours. ou l’ECG le plus proche par rapport à l’échocardiogramme qui a déterminé l’EF, respectivement.
Ces résultats indiquent que les ECG d’observation du consommateur acquis dans des contextes non cliniques peuvent identifier les patients atteints de dysfonctionnement cardiaque, une condition potentiellement mortelle et souvent asymptomatique. Une autre conclusion est que le potentiel des montres intelligentes pour aider à mener des études de santé numériques à distance n’en est qu’à ses débuts.
Les résultats et les découvertes de cette étude clinique révolutionnaire ont été publiés dans Nature Medicine cette semaine. Le code derrière les algorithmes d’IA eux-mêmes ne peut pas être partagé car il contient et est une propriété intellectuelle brevetée (brevet en instance) qui a été autorisée et en cours d’examen par la FDA.
Les chercheurs ont précédemment publié l’architecture de l’algorithme d’IA dans un article séparé.
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