Publié le 16 octobre 2025. L’intelligence artificielle pourrait révolutionner le diagnostic des maladies cardiaques en amplifiant les capacités auditives des stéthoscopes. Des chercheurs développent des algorithmes capables de détecter des anomalies sonores subtiles, ouvrant la voie à une détection précoce et plus précise.
- Le stéthoscope, outil médical centenaire, reste essentiel pour l’auscultation cardiaque et pulmonaire, offrant une évaluation rapide et abordable.
- Les signes auditifs des maladies cardiaques n’apparaissent souvent qu’à des stades avancés, limitant l’efficacité des traitements.
- La combinaison du stéthoscope avec l’intelligence artificielle promet de déceler des anomalies sonores trop faibles pour l’oreille humaine, améliorant ainsi le diagnostic précoce.
Depuis plus de deux siècles, le stéthoscope est un symbole indissociable du corps médical. Cet instrument, conçu pour écouter et amplifier les sons internes du corps, permet aux cliniciens de détecter des signes de maladies cardiaques ou pulmonaires, tels que les souffles cardiaques ou les crépitements pulmonaires. Malgré les avancées technologiques majeures en matière d’imagerie et de surveillance, le stéthoscope conserve sa place de choix grâce à sa rapidité, son accessibilité et son faible coût.
Cependant, une limite majeure de cet outil réside dans le fait que les symptômes auditifs des maladies se manifestent souvent tardivement. Dans le cas des maladies cardiaques, les altérations des bruits cardiaques ne sont pas toujours clairement définies et peuvent être difficiles à percevoir, compromettant les chances de succès thérapeutique. C’est dans ce contexte que des scientifiques et ingénieurs explorent l’apport de l’intelligence artificielle (IA) pour affiner l’interprétation des sons cardiaques.
Une brève histoire du stéthoscope
L’invention du stéthoscope est attribuée au médecin français René Théophile Hyacinthe Laënnec au début du XIXe siècle. Avant son invention, les médecins devaient placer leur oreille directement sur la poitrine des patients pour évaluer leur respiration et leurs battements cardiaques. En 1816, face à une jeune patiente atteinte de symptômes cardiaques, et jugeant peu convenable d’appliquer son oreille directement sur sa poitrine, Laënnec s’inspira des enfants qui se transmettaient des sons à travers un bâton en bois. Il roula alors une feuille de papier pour écouter le cœur de la jeune fille et fut surpris par la clarté inédite des sons perçus. Ainsi naissait le premier stéthoscope.
Au fil des décennies suivantes, le design du stéthoscope a évolué pour améliorer le confort, la portabilité et la transmission sonore. L’ajout d’un diaphragme plat, vibrant et amplifiant le son, fut une amélioration notable. Une avancée significative eut lieu vers le milieu des années 1850 avec le développement des stéthoscopes binauraux par Arthur Leared et George Philip Cammann. Ces dispositifs, équipés de deux tubes flexibles reliés à des écouteurs individuels, permirent une écoute plus claire et équilibrée en réduisant les bruits ambiants. Les modèles actuels ressemblent d’ailleurs beaucoup à ces premiers stéthoscopes binauraux, les modifications se concentrant principalement sur l’ergonomie.
L’art de l’auscultation cardiaque
Les facultés de médecine continuent d’enseigner l’art de l’auscultation, c’est-à-dire l’utilisation des sons pour évaluer la fonction des organes, notamment le cœur et les poumons. Bien que les stéthoscopes numériques, disponibles depuis les années 2000, offrent des fonctionnalités supplémentaires comme l’amplification et l’enregistrement sonore, le principe fondamental établi par Laënnec demeure.
Lors de l’auscultation cardiaque, les médecins sont particulièrement attentifs au rythme familier « lub-dub » de chaque battement. Le premier son (« lub ») correspond à la fermeture des valves situées entre les cavités supérieures et inférieures du cœur, lors de leur contraction pour éjecter le sang. Le second son (« dub ») se produit lorsque les valves de sortie du cœur se ferment pendant sa phase de relaxation et de remplissage sanguin.
En plus de ces sons normaux, les cliniciens recherchent des bruits inhabituels – tels que des souffles, des clics ou des galops – qui peuvent signaler des anomalies dans la circulation sanguine ou le fonctionnement des valves cardiaques. La nature de ces bruits peut varier considérablement selon le type de maladie cardiaque, et parfois, différentes pathologies peuvent produire des sons similaires. Par exemple, un souffle systolique, audible entre le premier et le deuxième bruit cardiaque, peut être présent aussi bien en cas de rétrécissement valvulaire aortique ou pulmonaire qu’avec un cœur structurellement sain. Cette complexité rend le diagnostic basé uniquement sur l’auscultation humaine parfois délicat.
Former l’IA à percevoir l’imperceptible
L’intelligence artificielle offre un potentiel considérable pour identifier les différences subtiles au sein des sons cardiaques, permettant de diagnostiquer une maladie avant même l’apparition de changements acoustiques évidents comme les souffles. Plutôt que de se fier à la détection de sons supplémentaires ou anormaux, l’IA peut discerner des variations sonores trop faibles ou subtiles pour être perçues par l’oreille humaine.
Pour développer ces algorithmes, les chercheurs enregistrent les bruits cardiaques à l’aide de stéthoscopes numériques. Ces appareils convertissent le son en signaux électroniques analysables par ordinateur. Les chercheurs entraînent ensuite les algorithmes à reconnaître des modèles de sons normaux et anormaux, leur permettant ainsi de prédire la nature de nouveaux enregistrements.
Des équipes de recherche développent des algorithmes capables d’analyser les bruits cardiaques enregistrés numériquement, en les associant aux stéthoscopes numériques, afin de créer un outil de dépistage des maladies cardiaques peu coûteux, non invasif et accessible. Cependant, bon nombre de ces algorithmes sont entraînés sur des données de maladies cardiaques modérées à sévères. Le manque d’informations sur les sons cardiaques aux premiers stades de la maladie, avant l’apparition des symptômes, constitue une lacune importante.
Pour pallier ce manque, certains chercheurs utilisent des modèles animaux afin d’enseigner aux algorithmes l’analyse des bruits cardiaques pour détecter les signes précoces de maladie. Après entraînement sur ces données sonores, la précision de l’algorithme est évaluée en la comparant à des images scannées révélant l’accumulation de calcium dans le cœur. Les résultats suggèrent qu’un algorithme basé sur l’IA peut classifier correctement les bruits cardiaques sains dans plus de 95 % des cas et différencier certains types de maladies cardiaques avec une précision avoisinant les 85 %. De manière cruciale, cet algorithme est capable de détecter les stades précoces de la maladie, avant même l’apparition de souffles cardiaques ou de modifications structurelles.
L’espoir est que l’apprentissage de l’IA à « entendre » ce que l’homme ne perçoit pas pourra transformer la manière dont les médecins diagnostiquent et traitent les maladies cardiaques.