Un scientifique découvre un diagnostic caché dans les données de fréquence cardiaque de Watch Watch

Un cœur humain bat environ 86 000 fois par jour, accélérant si vous buvez de la caféine ou courez et ralentissez si vous vous allongez ou regardez la télévision. Vous ne remarquerez probablement pas ces fluctuations, mais votre moniteur de suivi de condition physique le fera, en recueillant chaque impulsion électrique minuscule et en la stockant avec précaution sur un serveur. Cachés parmi ces millions de points de données, les scientifiques de l’Université de Californie à San Francisco pourraient révéler les signes d’un problème médical qui se cache dans le cœur de certains athlètes d’endurance. Mais vous ne les trouverez pas avec votre moniteur de condition physique seul.

Gregory Marcus, M.D., directeur de la recherche clinique à la division de cardiologie de l'UCSF, a découvert que les suivis de condition physique étaient une mine d'or de données médicales susceptibles de changer la vie, mais seulement si vous utilisiez les bons outils pour l'explorer. En analysant les données de milliers d'utilisateurs Fit Bit et Apple Watch avec un algorithme appelé DeepHeart, il a réussi à détecter des signes de fibrillation auriculaire, une maladie cardiaque commune et souvent asymptomatique qui peut faire que le cœur se détraque. Larry Bird, célèbre célébrité des Boston Celtics, a souffert de cette maladie.

"Nous savons que la fibrillation auriculaire peut être asymptomatique et ne pas être détectée cliniquement", déclare Marcus Inverse. Il est associé à Cardiogram, une start-up qui utilise l'apprentissage automatique pour analyser les données de fréquence cardiaque et donner un sens au bruit. «Nous avons considéré les montres intelligentes comme un moyen de dépister la fibrillation auriculaire, mais la première étape consiste à développer des algorithmes afin de pouvoir la détecter avec précision.»

Une maladie difficile à détecter

Bird, accompagné de la légende du tennis Billie Jean King, n’a pas remarqué avant leur carrière qu’ils souffraient de fibrillation auriculaire. Pour y parvenir, Bird devait prendre des anticoagulants, ce qui l’a amené à développer un cœur élargi qui a finalement mis fin à sa carrière. En 1999, il a révélé à Sports Illustrated qu'il a failli s'évanouir à cause d'un cœur palpitant lors d'un match particulièrement stressant contre les Chicago Bulls.

Bien sûr, cela n’affecte pas que les athlètes célèbres. Une étude publiée dans Journal néerlandais du coeur plus tôt cette année, a montré que la probabilité que les «athlètes expérimentés» développent une fibrillation auriculaire est trois à huit fois plus élevée que chez les athlètes d'endurance hautement entraînés, tels que les cyclistes, les skieurs de fond et les coureurs de marathon. Identifier les situations qui conduisent à des épisodes de fibrillation auriculaire est essentiel car le diagnostic est lié à un risque plus élevé de trois complications majeures: insuffisance cardiaque, angine de poitrine et accident vasculaire cérébral.

Données de la vie réelle

La fibrillation auriculaire est difficile à diagnostiquer car elle a tendance à aller et venir. Cela se produit lorsque les deux chambres supérieures du cœur se détraquent, envoyant des signaux électriques qui provoquent des palpitations cardiaques rapides. Certaines personnes souffrent de fibrillation auriculaire soutenue, mais d'autres ne le font que dans certaines conditions, comme lors d'une consommation excessive d'alcool. L'avantage de porter constamment un moniteur de fitness est que les données peuvent identifier les situations qui provoquent la manifestation de la maladie.

«Les mesures reflètent beaucoup plus ce qui arrive réellement à un individu», dit-il. "Ce ne sont pas les données typiques que vous obtenez d'un hôpital ou d'un site d'étude, mais celles de personnes lorsqu'elles sont à la maison ou au travail." En ce sens, il peut utiliser DeepHeart pour détecter les déclencheurs potentiels de la filtration auriculaire quotidienne vies.

L'autre avantage des suiveurs de condition physique est qu'ils prennent des mesures répétées, littéralement par incréments de secondes au cours de la journée. En mode entraînement, ils prennent des mesures encore plus fréquentes - environ une fois toutes les cinq secondes - ce qui est particulièrement utile pour détecter la fibrillation auriculaire, car elle a tendance à toucher les athlètes qui s’entraînent particulièrement, mais ne remarquent souvent rien d’étrange au milieu d’une séance d’entraînement.

Un rythme irrégulièrement irrégulier

Les données de fréquence cardiaque de certaines entreprises sont plus utiles que d’autres, explique Marcus. Par exemple, certaines entreprises publieront des données brutes sur la fréquence cardiaque, organisées par intervalles; d’autres, comme Apple, ne laisseront pas les scientifiques accéder à des données aussi détaillées. Deepheart, explique-t-il, peut tirer le meilleur parti des différents types de données disponibles.

En fait, il ne cherche pas de modèle de fréquence cardiaque - la fréquence cardiaque elle-même sont motifs - plutôt, il cherche le hasard. «La fibrillation auriculaire peut augmenter le rythme cardiaque, mais le rythme cardiaque peut être normal et le plus caractéristique est le caractère aléatoire de l’intervalle. entre des battements de cœur, ce qui signifie qu’il n’ya absolument aucun motif. », explique-t-il. La fibrillation auriculaire, dit-il, est un «rythme irrégulier irrégulier».

DeepHeart a été testé pour la première fois dans le cadre d’une étude pilote portant sur 137 millions de battements de cœur de 9 750 participants qui ont mesuré des données personnelles à l’aide de capteurs de fréquence cardiaque basés sur le poignet, tels que la Apple Watch, et des données de fréquence cardiaque issues d’un ECG à 12 nœuds, comme vous le trouverez dans un cabinet de médecin. Les résultats, publiés dans JAMA Cardiologie. DeepHeart a réussi à utiliser les données du moniteur de condition physique pour identifier correctement les signes de fibrillation auriculaire, surpassant même deux stratégies d'auto-évaluation traditionnellement utilisées pour identifier la maladie. Mais l'algorithme est seulement aussi bon que les données qui y sont connectées: les données EKG de meilleure qualité ont produit de meilleures prédictions avec DeepHeart, a-t-il déclaré (mais les données au poignet étaient encore «modestement» exactes).

L’intégration de DeepHeart avec des trackers de fitness a fourni une preuve de concept puissante pour la prochaine étude de Marcus, intitulée mRhythm, qui vise à éclairer la les causes de la fibrillation auriculaire. À l'heure actuelle, il a environ 200 000 personnes sur le million dont il aura besoin pour mener l'étude. Les avantages seront doubles: son énorme ensemble de données nous aidera non seulement à mieux comprendre nos propres données de fréquence cardiaque, mais également à indiquer quels appareils sont en mesure de détecter une maladie cardiaque et lesquels ne le sont pas:

«Une grande partie de notre travail consiste à appliquer une recherche scientifique rigoureuse à des appareils généralement commercialisés directement auprès des consommateurs sans cette recherche rigoureuse», a-t-il déclaré. "Une partie importante de notre travail consiste à fournir cela."