Innsbruck dévoile xECG, un modèle IA fondation pour ECG

Une équipe de chercheurs de la clinique universitaire de médecine interne III à l'Université médicale d'Innsbruck a développé xECG, un nouveau modèle d'intelligence artificielle fondamental dédié à l'analyse des électrocardiogrammes. Contrairement aux systèmes médicaux traditionnels, conçus pour une tâche unique comme la détection d'une arythmie spécifique, xECG s'inspire de l'architecture des grands modèles linguistiques. Il acquiert une compréhension globale des signaux cardiaques, lui permettant de s'adapter à une multitude de questions médicales, y compris lorsqu'une donnée d'entraînement ciblée est limitée. Développé sous la direction du professeur Clemens Dlaska, avec la collaboration de cardiologues et de spécialistes en intelligence artificielle, dont le pionnier autrichien Sepp Hochreiter, ce modèle intègre l'architecture xLSTM et une méthode d'apprentissage adaptée aux séries temporelles. Entraîné sur près de huit millions d'électrocardiogrammes provenant de 1,7 million de patients, il se distingue par son efficacité et sa polyvalence. Il peut traiter des signaux très longs, comme les enregistrements nocturnes pour le diagnostic de l'apnée du sommeil, sans surcoût computationnel disproportionné, grâce à une complexité évoluant de manière linéaire avec la longueur du signal. Au-delà de sa puissance algorithmique, l'équipe d'Innsbruck a établi des critères scientifiques rigoureux pour évaluer ce type de technologie. Ils ont présenté BenchECG, une plateforme d'évaluation ouverte et reproductible qui définit les standards attendus d'un modèle fondamental fiable. Selon ces critères, un système performant doit maîtriser une variété de tâches allant de la classification à la prédiction de la survie, accepter différents formats d'enregistrement cliniques et fonctionner avec fiabilité sur des populations hétérogènes. Les tests réalisés sur des données publiques ont montré que la plupart des solutions concurrentes présentent encore des failles lorsqu'elles sont confrontées à des tâches variées. Les résultats de cette recherche ont été publiés dans la revue npj Digital Medicine. Ils marquent une étape vers une médecine cardiovasculaire plus proactive, où l'intelligence artificielle peut assister les médecins dans la détection précoce d'infarctus, d'arythmies ou de risques de mort subite. La clinique d'Innsbruck prévoit désormais d'intégrer xECG dans des contextes cliniques concrets, validant ainsi le passage de la recherche fondamentale aux applications médicales de terrain.