ECG à domicile et IA : combler le fossé entre Apple Watch et clinique

Cette étude publiée dans npj Digital Medicine évalue la perte de performance des modèles d'IA entraînés sur des ECG 12-dérivations cliniques lorsqu'ils sont déployés sur des dispositifs monoderiation grand public (Apple Watch, QOCA ECG102D). Entraînés sur 676 192 ECG, ces modèles subissent une dégradation significative lors du déploiement direct sur appareils grand public. Après fine-tuning avec 500 à 1 000 ECG labellisés, les performances sont substantiellement restaurées : AUC de 0,85-0,86 pour la détection de fraction d'éjection basse, 0,73 pour l'hypertension pulmonaire et l'anémie. Les auteurs publient également un dataset HOME pour faciliter la reproductibilité.