Les cliniciens humains surpassent le stéthoscope IA dans le diagnostic des problèmes cardiaques chez les animaux de compagnie

Les cliniciens humains ont surpassé un stéthoscope numérique habilité par l'IA pour diagnostiquer les problèmes cardiaques chez les animaux de compagnie, selon une étude menée au Collège de médecine vétérinaire de l'Université d'État de Caroline du Nord. La recherche, qui s'est déroulée du 1er août 2025 au 31 décembre 2025, a évalué l'efficacité du stéthoscope Core 500, développé par EKO Health Inc. Cet appareil se connecte à une application smartphone qui fournit des interprétations en temps réel des sons cardiaques assistées par l'IA, y compris la présence de murmures et de rythmes irréguliers.

L'étude a inclus 105 animaux de compagnie, 54 chiens et 51 chats, examinés par trois types de professionnels: un cardiologue vétérinaire certifié, un résident en cardiologie et un étudiant en quatrième année en médecine vétérinaire. Chaque participant a subi une auscultation cardiaque à l'aide du stéthoscope basé sur l'IA. Les résultats ont montré que les cliniciens humains surpassaient constamment l'appareil à la fois dans la détection des murmures et l'identification des arythmies. Chez les chiens, le cardiologue a identifié 38 (70%) avec des murmures et 24 (44%) avec des arythmies. Le stéthoscope IA a correctement détecté des murmures chez 33 des 38 chiens, atteignant un taux de précision de 87%.

Cependant, sa détection d'arythmie était problématique, n'identifiant aucun chien comme étant exempt d'arythmie et étiquetant incorrectement 22 chiens comme ayant une fibrillation auriculaire alors qu'ils ne l'étaient pas.

Kursten Pierce, professeur adjoint de sciences cliniques et cardiologue certifié au NC State, a souligné que les stéthoscopes sont des outils universels utilisés à la fois par les médecins humains et les vétérinaires.

Elle a noté que certains vétérinaires ont exprimé des doutes sur la fiabilité des résultats de l'IA, ce qui a conduit à la nécessité de cette étude. Il a souligné que l'incapacité du stéthoscope IA à détecter les murmures chez les chats pourrait conduire à des diagnostics manqués, permettant potentiellement à de graves problèmes de santé de passer inaperçus. Les résultats soulignent le rôle essentiel de l'expertise humaine dans l'interprétation des données générées par l'IA, en particulier lorsque les données de formation sous-jacentes ne correspondent pas à la population cible.

Les chercheurs suggèrent que les développements futurs devraient se concentrer sur le raffinement des modèles d'IA pour tenir compte des différences physiologiques entre les espèces, en s'assurant que ces outils améliorent plutôt que d'entraver la prise de décision clinique.