D'après les données d'environ 450 000 électrocardiogrammes réalisés au sein de la Mayo Clinic , les chercheurs ont appris à l'IA à détecter les différences subtiles dans un ECG normal qui indiqueraient des modifications de la structure cardiaque causées par une fibrillation auriculaire . Les chercheurs ont ensuite testé leur méthode sur des électrocardiogrammes au rythme normal chez un groupe de 36 280 patients , parmi lesquels 3 051 présentaient une fibrillation auriculaire . L'ECG « dopé » par l'IA a correctement identifié les schémas subtils de fibrillation auriculaire avec une précision de 90 % . « Un ECG enregistrera toujours l'activité électrique du cœur au moment de l'examen , mais c'est comme si en regardant l'océan aujourd'hui , on pouvait dire qu'il y a eu de grosses vagues hier » , ajoutent les chercheurs . « L'IA peut fournir des informations sur les signaux électriques invisibles que notre corps émet à chaque battement du cœur , des signaux qui ont été cachés . » D'autres études doivent être menées pour confirmer l'efficacité de cette méthode mais si c'est le cas , les chercheurs espèrent que les électrocardiogrammes « dopés » par l'IA puissent orienter le traitement à administrer chez les patients qui souffrent de maladies causées par la FA , et ce même en l'absence de symptômes . De plus , cette technologie peut être réalisée à l'aide d'un smartphone ou d'une montre connectée , ce qui la rend accessible à grande échelle . A noter que selon l'Assurance maladie , la fibrillation auriculaire , concerne 1% de la population mais surtout la population âgée ( plus de 10 % des plus de 80 ans ) . Par ailleurs , 20 à 30 % des AVC sont secondaires à une fibrillation auriculaire . Sciences-po : témoignage de Rémy " Au début , je n'avais pas les références culturelles " .