L’AliveCor KardiaBand, un capteur compatible avec l’Apple Watch, peut détecter des niveaux dangereux de potassium dans le sang avec une précision de 94 %. Bien que l’autorité sanitaire n’ait pas encore approuvé KardiaBand à cette fin, il s’agit d’un pas en avant intéressant étant donné que, pour l’instant, la maladie est généralement détectée par des tests sanguins invasifs utilisant des aiguilles.
Le KardiaBand par AliveCor est un capteur qui s’enclenche dans une fente sur le bracelet
L’utilisateur touche le capteur, qui prend alors une lecture de l’activité électrique du cœur, appelée électrocardiogramme (ECG). Cette lecture peut révéler un rythme cardiaque anormal et une fibrillation auriculaire (FibA) et le capteur envoie l’information à une application. Lors de la conférence de l’American College of Cardiology, Vic Gundotra, PDG d’AliveCor, a présenté une étude réalisée avec la Mayo Clinic montrant que la même technologie peut détecter des taux trop élevés de potassium dans le sang, appelés hyperkaliémie.
L’hyperkaliémie peut être causée, entre autres, par le diabète, la déshydratation et l’insuffisance rénale chronique. Il peut entraîner une insuffisance rénale et cardiaque et ne provoque pas de symptômes évidents, ce qui signifie que vous pourriez avoir la maladie et ne pas le savoir.
Trop de potassium interfère avec l’activité électrique des cellules, y compris les cellules cardiaques
Cela signifie qu’il est dangereux pour le cœur, mais cela signifie également que les niveaux élevés de potassium modifient la lecture électrique du cœur, ce qui signifie qu’un certain modèle ECG peut révéler la présence de trop de potassium. AliveCor a travaillé avec la Mayo Clinic pour développer un nouvel algorithme pour le KardiaBand qui permet d’analyser les données ECG et de détecter si l’utilisateur a une hyperkaliémie. L’ensemble de données comprenait 2 millions d’ECG liés à 4 millions de valeurs de potassium, qui ont été recueillies sur 23 ans.
Pour former l’IA avec ces points de données, l’équipe a pris l’ensemble de données et l’a divisé en plusieurs parties. Ils ont utilisé certaines des données pour former le réseau. Fondamentalement, ils lui ont dit quels modèles de lecture ECG ont montré hyperkaliémie, et laissez l’IA apprendre par elle-même comment repérer le modèle. Une fois la formation terminée, l’équipe a testé l’IA sur une autre partie des données pour voir si, étant donné seulement l’ECG, ils pouvaient dire si elle révélait une hyperkaliémie. Il était d’environ 90 à 94 % précis.
Des recherches antérieures ont suggéré que les électrocardiogrammes pourraient ne pas être un bon moyen de diagnostiquer l’hyperkaliémie, mais, pour être juste, cette recherche était très limitée et a testé deux médecins humains. Une autre étude suggère que les lectures de l’ECG peuvent ne pas être suffisamment sensibles pour détecter toute hyperkaliémie et que la condition ne provoque pas toujours une lecture différente de l’ECG.
Il faudra un certain temps avant que nous voyions cette nouvelle technologie devenir commune. En novembre dernier, la FDA a autorisé le KardiaBand à être le premier appareil médical qui fonctionne avec Apple Watch, mais Gundotra souligne que les résultats ne signifient pas que la KardiaBand est autorisée à diagnostiquer l’hyperkaliémie pour le moment. Ils vont travailler sur cela et construire plus d’essais cliniques.
