Cardiosense LANCE L'ÉTUDE NATIONALE SEISMIC-HF II POUR VALIDER SON ALGORITHME D'IA POUR LA GESTION NON INVASIVE DE L'INSUFFISANCE CARDIAQUE

Cardiosense lance l'étude nationale SEISMIC-HF II pour valider son algorithme d'IA pour une gestion non invasive de l'insuffisance cardiaque Cardiosense, une entreprise de pointe dans le domaine de l'intelligence artificielle médicale, a annoncé aujourd'hui le lancement de l'étude SEISMIC-HF II, destinée à valider son algorithme d'apprentissage automatique pour évaluer la pression de remplissage intracardiaque, un indicateur précoce de la décompensation de l'insuffisance cardiaque. Ce déploiement marque une étape critique dans la mission de Cardiosense, visant à rendre disponible une prise en charge cardiaque plus intelligente et personnalisée pour tous les patients souffrant d'insuffisance cardiaque. L'étude SEISMIC-HF II fait suite aux résultats prometteurs obtenus lors de l'étude SEISMIC-HF I en 2024. Cette première étude, publiée dans une revue scientifique à comité de lecture, a montré que l'algorithme d'apprentissage automatique de Cardiosense, reconnu comme un dispositif de rupture par la Food and Drug Administration (FDA), était capable d'estimer non invasivement la pression du capillaire pulmonaire (PCWP) chez les patients atteints d'insuffisance cardiaque avec fraction d'éjection réduite (HFrEF). Les résultats ont été présentés comme science de rupture à la session scientifique 2024 de l'American Heart Association (AHA), où les évaluateurs scientifiques ont déclaré que l'algorithme atteignait « une précision similaire à celle des capteurs de pression implantables approuvés par la FDA ». L'insuffisance cardiaque touche près de 6,7 millions d'adultes aux États-Unis, entraînant des coûts annuels de soins de santé dépassant les 30 milliards de dollars. Presque 50 % des patients sont réhospitalisés dans les six mois suivant leur sortie. La prise en charge actuelle, axée sur la surveillance du poids et des symptômes, s'est révélée largement inefficace pour fournir des insights pratiques permettant une gestion proactive de la maladie cardiovasculaire. « Même si des schémas physiologiques bien définis préfigurent les événements de décompensation de l'insuffisance cardiaque, leur identification nécessitait traditionnellement des méthodes invasives disponibles uniquement dans les services de soins d'urgence », a déclaré Amit Gupta, PDG et co-fondateur de Cardiosense. « L'étude SEISMIC-HF II représente une démarche cruciale pour valider notre solution non invasive capable d'identifier des signes d'alerte précoces, ce qui pourrait considérablement améliorer la vie des patients atteints d'insuffisance cardiaque à grande échelle. » L'étude prospective, multicentrique et double aveugle recueillera des données auprès de patients subissant une cathétérisation cardiaque droite (CCD) dans plusieurs centres géographiquement diversifiés. Les estimations non invasives de la PCWP fournies par Cardiosense seront comparées aux mesures CCD afin de confirmer la performance de l'algorithme d'IA. « Les résultats de l'étude SEISMIC-HF I offrent un potentiel colossal pour augmenter l'accès des patients à une prise en charge hémodynamique guidée à distance via une solution non invasive », a indiqué le Dr Allman Rollins, de l'Inova Fairfax Medical Campus. « J'ai eu l'opportunité de participer à l'étude initiale et suis ravi que Inova soit le premier site à avoir inscrit des patients dans SEISMIC-HF II. » Les conclusions de SEISMIC-HF II viendront corroborer la précision technique de l'algorithme d'IA auquel Cardiosense a travaillé, dans le but de transformer la prise en charge actuelle vers une gestion plus proactive et personnalisée de l'insuffisance cardiaque. Cette évolution pourrait réduire significativement les réhospitalisations et les coûts de soins de santé associés. Pour obtenir les dernières informations, suivez Cardiosense sur LinkedIn ou rendez-vous sur : www.cardiosense.com. À propos de Cardiosense Cardiosense est une entreprise de premier plan dans le domaine de l'IA médico-technologique, redéfinissant la façon dont nous détectons, surveillons et gérons les maladies cardiaques. Reposant sur plus d'une décennie de recherche clinique et scientifique, l'entreprise développe des capteurs portables innovants et des algorithmes d'apprentissage automatique capables de traduire des signaux physiologiques bruts en paramètres cliniquement exploitables. Ces innovations visent à détecter les premiers signes de maladie cardiaque, orienter des thérapies personnalisées et améliorer les résultats des patients.