7 algorithmes qui enrichissent l’analyse cardiologique au quotidien

L’électrocardiogramme reste l’un des examens les plus utilisés en cardiologie. Pourtant, une partie des informations contenues dans le signal cardiaque reste difficile à exploiter lors d’une lecture conventionnelle.

Pour répondre à cette limite, plusieurs algorithmes d’analyse ont été développés. Leur objectif est simple : aider le cardiologue à identifier plus rapidement certaines anomalies et extraire davantage d’informations à partir d’examens déjà réalisés en routine.

Voici un tour d’horizon des principales technologies disponibles aujourd’hui.

1. ETM : standardiser l’interprétation de l’ECG

L’analyse d’un ECG commence toujours par une phase de mesure. Le logiciel identifie les différentes ondes, calcule les intervalles et recherche d’éventuelles anomalies.

L’algorithme ETM automatise cette étape.

Concrètement, il mesure les paramètres électrocardiographiques puis propose une interprétation préliminaire. Il peut notamment signaler des troubles du rythme, des anomalies de conduction ou encore des signes compatibles avec une hypertrophie cardiaque. Ainsi, le cardiologue dispose d’un premier niveau d’analyse avant sa validation finale. Par ailleurs, l’utilisation de critères standardisés favorise une meilleure reproductibilité des résultats d’un examen à l’autre.

2. ETM Sport : mieux interpréter l’ECG du sportif

Chez les sportifs, certaines adaptations physiologiques peuvent modifier l’aspect de l’ECG. Or, ces modifications ressemblent parfois à des anomalies pathologiques.

L’algorithme ETM Sport a été conçu pour tenir compte de cette particularité.

Son interprétation s’appuie sur les critères de Seattle(1) et leurs évolutions les plus récentes, développés pour l’analyse de l’ECG chez le sportif. Son rôle consiste à distinguer les adaptations liées à l’entraînement des signes pouvant évoquer une cardiopathie sous-jacente. De ce fait, le cardiologue peut réduire le nombre de faux positifs tout en conservant une vigilance élevée face aux situations à risque.

3. C.C.A.A. : localiser l’artère potentiellement responsable d’un infarctus

Lors d’un infarctus aigu du myocarde avec sus-décalage du segment ST, l’ECG permet déjà de localiser la zone touchée.

Le Culprit Coronary Artery Algorithm va un cran plus loin.

À partir des dérivations ECG, il estime l’artère coronaire la plus susceptible d’être occluse. Cette information repose sur l’analyse des modifications électriques observées dans différentes régions du cœur. Ainsi, le clinicien bénéficie d’un indice supplémentaire avant la réalisation d’une coronarographie.

4. HyperQ : rechercher des signes précoces d’ischémie

Les algorithmes HyperQ Resting et HyperQ Stress s’intéressent à une partie du signal ECG rarement exploitée lors d’une analyse classique.

Ils évaluent les composantes haute fréquence du complexe QRS. 

Pourquoi est-ce important ? Des études suggèrent que certaines modifications des composantes haute fréquence du QRS peuvent apparaître précocement lors d’une ischémie myocardique, parfois avant certaines anomalies électrocardiographiques plus classiques. L’objectif consiste donc à apporter une information complémentaire lors d’un examen au repos ou pendant une épreuve d’effort.

5. SAECG : détecter les signaux invisibles sur un ECG standard

Certains potentiels électriques présentent une amplitude extrêmement faible. Dans la plupart des cas, ils sont masqués par le bruit de fond physiologique. 

Le SAECG, ou Signal Averaged ECG, utilise une technique de moyennage de plusieurs centaines de battements cardiaques. 

Cette méthode améliore considérablement la qualité du signal. Le système peut alors mettre en évidence des potentiels tardifs ventriculaires qui ne sont pas visibles sur un ECG conventionnel. Ces informations participent notamment à l’évaluation du risque arythmique chez certains patients.

6. ECG vectoriel : visualiser l’activité électrique en trois dimensions

L’ECG traditionnel présente l’activité électrique selon plusieurs axes d’observation. L’ECG vectoriel adopte une approche différente. 

Il reconstruit la propagation du signal cardiaque dans l’espace afin d’obtenir une représentation tridimensionnelle de l’activité électrique. 

Le cardiologue peut alors visualiser plus facilement certaines anomalies de dépolarisation ou de conduction. De plus, cette représentation constitue un complément intéressant lorsque l’interprétation d’un ECG standard s’avère complexe.

7. PWA et Fire of Life : élargir l’évaluation cardiovasculaire

Tous les algorithmes ne se concentrent pas uniquement sur l’activité électrique du cœur.

La Pulse Wave Analysis, ou PWA, analyse l’onde de pouls afin d’évaluer la rigidité artérielle. Elle fournit ainsi des indicateurs associés au vieillissement vasculaire et au risque cardiovasculaire.

De son côté, Fire of Life étudie la variabilité de la fréquence cardiaque. 

Cette analyse permet d’explorer l’équilibre entre les systèmes sympathique et parasympathique. Elle apporte donc des informations complémentaires sur le fonctionnement du système nerveux autonome.

Des algorithmes au service de l’analyse clinique

L’évolution des outils d’analyse cardiologique ne change pas le rôle du cardiologue. En revanche, elle permet d’exploiter plus finement les données déjà disponibles lors des examens de routine.

Certaines technologies améliorent l’interprétation de l’ECG. D’autres recherchent des marqueurs précoces d’ischémie ou mettent en évidence des signaux difficilement détectables à l’œil nu.

Au final, ces algorithmes poursuivent le même objectif : fournir des informations supplémentaires afin d’éclairer la décision clinique et faciliter l’évaluation cardiovasculaire du patient.