Université de Rennes Évaluation des performances d’une application mobile pour le diagnostic d’infarctus du myocarde par occlusion Evaluation of a mobile application for ECG diagnosis of occlusion myocardial infarction ÉlectrocardiogrammeIntelligence artificielleInfarctus du myocardeSyndrome coronarien aigu Acute coronary syndromeArtificial intelligenceElectrocardiogramMyocardial infarctionNSTEMIOcclusion myocardial infarctionSTEMI Infarctus du myocardeDiagnostic Applications mobilesÉvaluation Systèmes de communication sans fil en médecine Électrocardiographie Intelligence artificielle en médecine Syndrome coronarien aigu Introduction : Les critères électrocardiographiques actuellement utilisés en routine sont peu performants pour le diagnostic d’infarctus du myocarde par occlusion (IMO).Objectifs : Évaluer la sensibilité et la spécificité d’un algorithme d’intelligence artificielle pour le diagnostic d’infarctus du myocarde par occlusion via l’utilisation d’une application mobile. Comparer les performances de l’application à celles des critères diagnostiques de syndrome coronarien aigu avec sus-décalage du segment ST (SCA ST+). Méthode : Les électrocardiogrammes (ECG) de patients ayant consulté aux urgences cardiologiques du CHU de Rennes pour douleur thoracique on été numérisé et interprétés de manière rétrospective à l’aide de l’application mobile étudiée. La référence utilisée pour le diagnostic d’IMO était un score TIMI-flow allant de 0 à 2, ou un score TIMI de 3 associé à un pic de troponinémie T hypersensible supérieur à 1000pg/mL. Résultats : 245 ECG ont été analysé dont 23 correspondaient à un IMO. La sensibilité de l’algorithme intégré par l’application était de 74 % et la spécificité de 97 %. Les critères de SCA ST+ avaient une sensibilité et une spécificité respectivement de 65 % et 99 %. Il n’y avait pas de différence significative entre les performances de l’application et celles des critères électrocardiographiques de SCA ST+. Conclusion : Dans cette étude monocentrique rétrospective, l’utilisation d’un algorithme d’intelligence artificielle en comparaison aux critères diagnostiques usuels semble montrer un gain de sensibilité et une perte de spécificité pour le diagnostic d’IMO. De nouvelles recherches à plus large échelle sont nécessaires afin de déterminer si un tel outil peut améliorer la prise en charge des infarctus par occlusion coronaire Electronic Thesis or DissertationText fr application/pdf1 : 1201 Kohttps://ged.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/e2cb4357-3415-4471-81af-5db80a208403 Marry Yann-Robin 1997-03-21 FR 29711865X yannmarry@lamapak.com 2025URENM231 http://www.theses.fr/2025URENM231 2025-10-20 Médecine Universite de Rennesthesis.degree.grantor_1 26693823X Doctorat (thèse d'exercice) non nonPeschanskiNicolasintervenant_1118221515 ddc:610 PeschanskiNicolasUniversite de RennesSciences et technologie, medecine, pharmacie, odontologie, droit, economie, gestion, philosophie ASCII PDF 1230142