L'électrocardiogramme, c'est un peu comme l'enregistrement du bruit d'un moteur : un mécanicien expérimenté y entend quand quelque chose cloche. L'échographie cardiaque montre le moteur lui-même de l'intérieur, mais l'appareil est cher et les spécialistes sont rares. Le nouveau modèle combine les deux approches : il apprend sur des millions d'ECG ordinaires et signale ceux dont le cœur a déjà changé, même si la personne ne ressent rien.
Auparavant, ces programmes étaient des boîtes noires : le diagnostic était là, mais on ne savait pas pourquoi. Désormais, on utilise un bon vieux cadre statistique sur lequel sont montés des détecteurs modernes à base de réseaux de neurones. Résultat : une précision supérieure de 1 % sur toutes les métriques, et ce, alors qu'un tiers seulement des données d'entraînement a suffi. Les tests sur différents groupes de patients ont confirmé que la méthode fonctionne de manière stable.
L'étude a utilisé 80 000 paires d'ECG et d'échographies — c'est comme si un cardiologue comparait les enregistrements cardiaques de la population d'une ville de taille moyenne.
Dans la série « Westworld », les machines lisent les gens grâce à la biométrie ; ici, l'algorithme lit le cœur à travers les signaux électriques — presque comme un détecteur d'émotions, mais pour les maladies.