Dépistage assisté par l'IA des pathologies cardiaques à l'aide d'un électrocardiogramme à une seule voie

Cette étude vise à créer et à évaluer une nouvelle méthode de détection des affections cardiaques et des conditions liées au cœur. Cette méthode utilise un électrocardiogramme (ECG) à une seule dérivation analysé à l'aide de modèles d'apprentissage automatique, un type d'intelligence artificielle. L'étude prévoit d'inclure au moins 5000 patients âgés de plus de 18 ans. L'objectif est d'améliorer la détection des affections cardiaques, en réponse à un défi de santé majeur. Cette étude pourrait potentiellement conduire à de meilleurs soins pour les patients atteints d'affections cardiaques. Pendant l'étude, les participants subiront un examen complet, y compris des tests de laboratoire, cliniques et instrumentaux. Cela permettra de confirmer ou d'exclure des affections cardiaques et des conditions liées au cœur. L'ECG sera enregistré à l'aide d'un moniteur ECG à une dérivation portable, CardioQvark, conçu comme une coque d'iPhone. Les données ECG enregistrées seront analysées à l'aide d'une méthode d'analyse spectrale. Cette étude n'interfère avec aucune directive clinique pour l'examen des patients. L'étude identifiera les paramètres ECG à une dérivation qui présentent une corrélation significative avec la présence de diverses affections cardiaques et conditions liées au cœur. Elle déterminera également la sensibilité, la spécificité et l'exactitude diagnostique des modèles multivariés pour l'analyse des données ECG à une dérivation.