"L’intelligence artificielle ne remplacera pas les médecins. Mais les médecins qui utiliseront l’IA remplaceront ceux qui ne le feront pas" Xavier Comtesse  et Daniel Walch

Avec l'avènement de l'intelligence artificielle (IA), de nouvelles opportunités s'offrent aux professionnels de santé pour révolutionner la prestation des soins et améliorer la santé des populations. Cette revue offre un aperçu des avancées récentes des technologies d'IA et de leurs applications pour améliorer la santé cardiovasculaire des populations. De l'analyse prédictive aux interventions personnalisées, les approches basées sur l'IA sont de plus en plus utilisées pour analyser de vastes quantités de données de santé, identifier les schémas pathologiques et optimiser l'allocation des ressources. De plus, les technologies basées sur l'IA, telles que les appareils portables et les systèmes de surveillance à distance, facilitent la surveillance cardiaque continue, la détection précoce des maladies et promettent des interventions plus rapides. De plus, les systèmes basés sur l'IA aident les professionnels de santé dans leurs processus de prise de décision clinique, améliorant ainsi la précision et l'efficacité des traitements. En utilisant les systèmes d'IA pour enrichir les sources de données existantes, telles que les registres et les biobanques, des questions de recherche inédites peuvent être abordées afin d'identifier de nouveaux mécanismes et cibles pharmaceutiques. Malgré ce potentiel remarquable de l'IA pour améliorer la santé des populations, les défis liés aux questions juridiques, à la confidentialité des données, aux biais algorithmiques et aux considérations éthiques doivent être relevés afin de garantir un accès équitable et de meilleurs résultats pour tous.

La santé et le bien-être de la population sont en jeu

L'étude sur la charge mondiale de morbidité (GBD), impliquant plus de 8 000 collaborateurs à travers le monde, fournit une analyse complète de la mortalité et des facteurs liés à la santé dans 204 pays et territoires.^Cette étude approfondie permet d'évaluer les principales tendances en matière de santé cardiovasculaire au fil du temps, offrant des informations essentielles pour éclairer les politiques publiques, les prestataires de soins de santé et le secteur de la santé. Elle identifie les principaux risques environnementaux, métaboliques et comportementaux des maladies cardiovasculaires (MCV), tels que la pollution atmosphérique, l'hypertension artérielle, l'hypercholestérolémie, le tabagisme, un indice de masse corporelle élevé et l'inactivité physique. Grâce à une modélisation statistique avancée, la relation de cause à effet entre ces facteurs ^de risque modifiables et non génétiques et les causes de décès, ainsi que les années de vie corrigées de l'incapacité (AVCI) – qui combinent les années de vie perdues en raison d'un décès prématuré et les années vécues avec une incapacité – peut être quantifiée. Le tableau 1 résume les principales causes de mortalité, mettant en évidence les maladies ischémiques, qui sont induites par divers facteurs de risque, comme les plus importantes contributrices au nombre de décès dans le monde, les positionnant ainsi comme des cibles essentielles pour les

L'intelligence artificielle : une nouvelle ère pour la médecine préventive

L'IA trouve ses origines dans les années 1950, initiée par des visionnaires comme Alan Turing et John McCarthy. En 1950, Turing introduisit le « test de Turing » pour évaluer la capacité d'une machine à adopter un comportement intelligent, tandis que l'organisation par McCarthy de l'atelier de Dartmouth en 1956 marqua la naissance officielle de l'IA en tant que discipline formelle. 

Les débuts de l'IA se concentrèrent sur le raisonnement symbolique et la résolution de problèmes, ce qui conduisit à des avancées dans des domaines tels que les jeux et la démonstration de théorèmes. Malgré des cycles d'optimisme et de revers (appelés « hivers de l'IA »), le domaine a réalisé des progrès significatifs, notamment avec l'essor de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond au XXIe siècle. En 2024, le prix Nobel de physique a été décerné au physicien américain John Hopfield et au physicien britannico-canadien Geoffrey Hinton pour leurs travaux fondamentaux sur l'apprentissage automatique.

De plus, le prix Nobel de chimie a récompensé les chercheurs de Google DeepMind, Demis Hassabis et John M. Jumper, pour avoir développé AlphaFold, un outil d’apprentissage profond capable de prédire les structures des protéines avec une précision sans précédent.

Les grands modèles linguistiques, un sous-ensemble de l'IA générative, sont conçus pour traiter et générer du texte de type humain en analysant de vastes volumes de données linguistiques.

Ils utilisent des architectures de transformation pour comprendre le contexte et les relations entre les mots, ce qui leur permet de générer des réponses cohérentes et contextuellement pertinentes.

Formés sur des ensembles de données volumineux tels que des livres, des articles et des sites web, les LLM sont capables de traiter des requêtes complexes dans divers domaines, de la résolution de problèmes mathématiques à l'écriture de code informatique. Leur capacité à généraliser sur plusieurs sujets les rend particulièrement utiles dans le secteur de la santé.

Une étude récente a comparé les réponses d'un LLM à celles fournies par des médecins vérifiés sur un forum de médias sociaux pour les questions des patients (r/AskDocs de Reddit). Bien qu'il n'ait pas été spécifiquement formé à la communication médicale, ChatGPT a fourni des réponses plus précises et empathiques que les médecins humains.

De même, Eriksen et al . ont constaté que GPT-4, un LLM avancé, surpassait les lecteurs de revues médicales (simulés) dans le diagnostic de cas médicaux complexes, résolvant avec succès 57 % des défis présentés.

De plus, les LLM ont été évalués pour leur capacité à fournir des conseils de santé préventifs.

Dans une étude de Sarraju et al . les experts ont jugé que 84 % des réponses générées par l'IA concernant la prévention des maladies cardiovasculaires et les facteurs de risque étaient appropriées, soulignant le potentiel de l'IA pour aider à l'éducation des patients et à la communication des cliniciens sur les stratégies de prévention.

Les applications concrètes de l'intelligence artificielle façonnent déjà l'avenir des soins de santé préventifs. Par exemple, le Système national de santé universitaire de Singapour a intégré l'IA à un tableau de bord en temps réel pour la gestion des risques cardiovasculaires. Le système d'IA Endeavour, associé au Programme de gestion des maladies chroniques ( https://medicine.nus.edu.sg/bisi/strategydevelopmentandtesting ), permet aux cliniciens de surveiller les facteurs de risque cardiovasculaire jusqu'à l'échelle communautaire et d'adapter les ressources médicales et les programmes éducatifs en conséquence ^.

 L'intelligence artificielle a également montré des capacités supérieures dans la gestion des maladies cardiovasculaires athéroscléreuses en analysant les marqueurs de risque provenant de diverses modalités d'imagerie, notamment les tomodensitométries (TDM) synchronisées avec l'électrocardiogramme (ECG), les radiographies thoraciques et l'angiographie coronaire.

 Ces voies pilotées par l'IA synthétisent de vastes quantités de données de risque et de phénotype, permettant de passer des algorithmes traditionnels d'évaluation des risques à des modèles d'IA plus sophistiqués qui peuvent aider à atténuer le risque et à prévenir l'apparition de maladies comme la maladie ischémique. Adaptées à l'échelle de la population, les méthodes de dépistage doivent répondre à plusieurs critères essentiels, notamment une sensibilité élevée, une spécificité, une reproductibilité, une détection précoce de la maladie, un rapport coût-efficacité et une utilité clinique. L'IA a démontré un potentiel significatif pour améliorer les techniques de dépistage existantes, offrant des améliorations dans toutes ces dimensions.

Par exemple, pour détecter une maladie coronarienne (MC) chez les populations à haut risque, la TDM cardiaque améliorée par l'IA, y compris les techniques de comptage spectral et de photons, peut réduire les doses de rayonnement, améliorer la qualité de l'image même chez les personnes ayant un score calcique élevé, réduire le besoin d'agents de contraste et raccourcir les temps d'acquisition. 

Dans les applications en aval de la MC incidente ou de la maladie myocardique, l'IA peut améliorer la détection de l'ischémie ou permettre le sous-typage moléculaire de la maladie à l'aide de techniques telles que l'imagerie par résonance magnétique, la TDM à émission monophotonique ou l'imagerie par tomographie par émission de positons. Grâce à ces avancées liées à l'IA, la caractérisation de la charge de plaque à haut risque par des traceurs de récepteurs de chimiokines pourrait être déployée sur des populations plus larges et prédire celles qui présentent les taux d'événements les plus élevés et le besoin d'interventions coronariennes, en abordant à la fois l'efficacité et l'allocation des ressources. 

Des essais randomisés récents de solutions de radiologie certifiées par l'IA ont montré des améliorations remarquables de la sensibilité et des performances globales. soulignant encore davantage son potentiel en termes d'effets d'échelle. Une autre piste prometteuse est l'électrocardiographie assistée par l'IA. De nombreuses études ont entraîné des modèles d'IA, principalement des réseaux de neurones convolutifs, sur des données ECG de surface afin de détecter des pathologies telles qu'une fibrillation auriculaire imminente, une occlusion coronaire totale, une insuffisance cardiaque, une cardiomyopathie hypertrophique ou un dysfonctionnement diastolique. Compte tenu de son accessibilité et de sa large disponibilité, l'ECG augmenté par l'IA pourrait apporter une valeur significative dans la prévention des événements cardiovasculaires indésirables majeurs. L'adoption croissante des enregistrements ECG monodérivation via les montres connectées et autres objets connectés ajoute une dimension personnalisée à la détection et à la prévention précoces des maladies. Les algorithmes d'IA répondent également à des défis tels que la variabilité inter- et intra-observateur, permettant la quantification automatisée de divers processus biologiques. Cette capacité pourrait introduire de nouveaux biomarqueurs quantitatifs dans les stratégies de santé publique, ouvrant la voie à des approches innovantes de prévention et de gestion des maladies.

Dans les sections suivantes, nous explorerons les développements récents dans les stratégies basées sur l’IA pour traiter les facteurs de risque modifiables en matière de santé cardiovasculaire ( Résumé graphique ).

L'intelligence artificielle améliore ou facilite les stratégies de prévention de plusieurs facteurs de risque, comorbidités et maladies cardiovasculaires. La mise en œuvre de ces innovations en matière d'intelligence artificielle dans les soins de santé, le diagnostic et les thérapies nécessitera des efforts nationaux et européens concertés pour contribuer à la réduction des problèmes de santé, à l'amélioration de la santé et à la réduction des inégalités.

Un exemple

L'intelligence artificielle pour la gestion de l'hypertension et des lipides

L'hypertension reste l'une des principales causes de morbidité et de mortalité dans le monde. L'IA offre des solutions prometteuses pour la prise en charge et la prédiction de l'hypertension. Les outils numériques sont particulièrement adaptés à la surveillance de la tension artérielle et à l'amélioration de l'observance thérapeutique, tandis que l'IA peut aller plus loin en prédisant l'apparition de l'hypertension et les réponses individuelles à des médicaments antihypertenseurs spécifiques. Cela pourrait révolutionner la recherche sur l'étiologie de l'hypertension et accélérer le développement de thérapies plus ciblées.

De plus, l'IA peut intégrer des données génomiques et multi-omiques pour faciliter la découverte de biomarqueurs et de nouveaux facteurs étiologiques de l'hypertension.

Une étude de Louca et al . a utilisé des données multimodales – incluant des caractéristiques génétiques, métaboliques, biologiques et démographiques – pour prédire la pression artérielle systolique et diastolique au sein de populations ethniquement diverses. Cette intégration de sources de données illustre le potentiel de l'IA pour améliorer le diagnostic et les résultats thérapeutiques.

 L'IA a également démontré des performances supérieures dans le diagnostic et la gestion de l'hyperlipidémie, en particulier dans la prédiction des marqueurs diagnostiques à l'aide des dossiers médicaux électroniques.

 Les algorithmes d'IA se sont avérés plus performants que les équations traditionnelles, telles que l'équation de Friedewald, pour estimer les niveaux de cholestérol à lipoprotéines de basse densité (LDL-C), suggérant un rôle pour l'IA dans les laboratoires hospitaliers et les systèmes de santé électroniques

 En identifiant automatiquement les patients présentant un taux de cholestérol élevé par des substituts numériques, l'IA peut aider les cliniciens dans la prise de décision, améliorant ainsi la détection précoce et l'intervention potentiellement même sans tests de laboratoire pour le cholestérol.

Ces avancées sont particulièrement cruciales pour les patients atteints d'hypercholestérolémie familiale (HF), une maladie génétique caractérisée par des taux élevés de LDL-C tout au long de la vie et un risque fortement accru de maladies cardiovasculaires. Les outils basés sur l'IA ont considérablement amélioré le processus de diagnostic, de stratification du risque, de suivi et de recommandation de traitement pour l'HF. Une intervention précoce chez ces patients peut réduire considérablement le risque d'événements cardiovasculaires, faisant de l'IA un atout précieux dans la prise en charge de l'hyperlipidémie, y compris chez l'enfant. 

Ensemble, ces applications d’IA permettent des avancées dans le diagnostic, la gestion et le traitement des maladies chroniques, de l’obésité et du diabète à l’hypertension et à l’hyperlipidémie, offrant des parcours de soins plus personnalisés et plus efficaces pour les patients.

Publication de l’état des lieux de l’intelligence artificielle (IA) en santé en France, 11/02/2025; Santé Publique France