L’impact de l’intelligence artificielle en rythmologie

L’essor du deep learning fait progressivement basculer l’intelligence artificielle (IA) dans la pratique clinique médicale. Hors rythmologie, certains usages sont déjà validés : tri d’imagerie en radiologie, dépistage de la rétinopathie diabétique, aide à la détection de lésions en endoscopie et optimisation des flux aux urgences. En rythmologie, la promesse est double : mieux voir (détecter tôt des signaux faibles sur l’ECG, les Holters et l’imagerie) et mieux agir (guider l’ablation, personnaliser la prévention de la mort subite). Après avoir passé en revue l’utilisation actuelle ou à venir de l’IA en rythmologie, nous examinerons comment permettre son application en pratique. En effet, le scientific statement de l’EHRA/l’HRS/l’ESC de 2025 propose un cadre commun pour comprendre, évaluer et déployer ces outils de manière sûre et utile⁽¹⁾.