{"id":6977,"date":"2025-11-12T09:49:23","date_gmt":"2025-11-12T08:49:23","guid":{"rendered":"https:\/\/www.profilmedecin.fr\/contenu\/?p=6977"},"modified":"2026-02-27T15:43:54","modified_gmt":"2026-02-27T14:43:54","slug":"ia-en-cardiologie-entre-promesses-et-limites-cliniques","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.profilmedecin.fr\/contenu\/ia-en-cardiologie-entre-promesses-et-limites-cliniques\/","title":{"rendered":"IA en cardiologie : entre promesses et limites cliniques"},"content":{"rendered":"<p>L\u2019intelligence artificielle (IA) s\u2019impose peu \u00e0 peu en cardiologie, alimentant autant l\u2019enthousiasme que la prudence chez les m\u00e9decins. Du diagnostic \u00e0 la d\u00e9cision th\u00e9rapeutique, elle offre des perspectives int\u00e9ressantes pour accompagner les cardiologues et am\u00e9liorer la prise en charge des patients. Pourtant, son int\u00e9gration concr\u00e8te dans la pratique clinique reste encore limit\u00e9e.<strong> Quelles sont les promesses concr\u00e8tes de l\u2019IA en cardiologie\u2009?<\/strong> Et quels freins faut-il lever pour qu\u2019elle s\u2019int\u00e8gre de mani\u00e8re cr\u00e9dible et efficace au c\u0153ur des soins\u2009? On fait le point ensemble.<\/p>\n<h2>L\u2019IA en cardiologie : v\u00e9ritable levier pour la m\u00e9decine de pr\u00e9cision<\/h2>\n<p>L\u2019IA d\u00e9signe des syst\u00e8mes informatiques <strong>capables d\u2019ex\u00e9cuter des t\u00e2ches normalement r\u00e9serv\u00e9es \u00e0 l\u2019intelligence humaine<\/strong>, comme reconna\u00eetre des motifs, r\u00e9soudre des probl\u00e8mes ou prendre des d\u00e9cisions.<\/p>\n<p>Elle exploite :<\/p>\n<ul>\n<li>des algorithmes d\u2019apprentissage automatique (<strong>machine learning<\/strong>), entra\u00een\u00e9s sur de vastes bases de donn\u00e9es cliniques\u2009;<\/li>\n<li>des r\u00e9seaux de neurones profonds (<strong>deep learning<\/strong>) particuli\u00e8rement performants pour analyser les images m\u00e9dicales ou les signes vitaux.<\/li>\n<\/ul>\n<p>En cardiologie, plusieurs domaines de l\u2019IA sont mobilis\u00e9s :<\/p>\n<ul>\n<li>le <strong>traitement du langage naturel<\/strong> peut extraire des informations pertinentes dans les comptes-rendus m\u00e9dicaux\u2009;<\/li>\n<li>la <strong>vision par ordinateur<\/strong> aide \u00e0 interpr\u00e9ter des imageries complexes, comme l\u2019\u00e9chographie ou l\u2019IRM cardiaque\u2009;<\/li>\n<li>l\u2019<strong>apprentissage par renforcement<\/strong> permet d\u2019optimiser des d\u00e9cisions th\u00e9rapeutiques par essais\/erreurs simul\u00e9s.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Ces outils num\u00e9riques visent \u00e0 assister le cardiologue \u00e0 chaque \u00e9tape du parcours de soins.<\/p>\n<p>Depuis la fin des ann\u00e9es 2010, <strong>la recherche sur l\u2019IA en cardiologie conna\u00eet une croissance exponentielle<\/strong>, explorant la pr\u00e9vention, la rythmologie et l\u2019imagerie, reflet d\u2019un v\u00e9ritable engouement scientifique mondial.<\/p>\n<p><em><span style=\"font-weight: 400;\">LIRE AUSSI\u00a0: <\/span><a href=\"https:\/\/www.profilmedecin.fr\/contenu\/portraits-et-regards-croises-de-cardiologues\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">Portraits et regards crois\u00e9s de cardiologues<\/span><\/a><\/em><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><a class=\"button\" href=\"https:\/\/www.profilmedecin.fr\/offres-emploi-de-medecin-cardiologue\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Voir les offres d&#8217;emploi de cardiologue<\/a><\/p>\n<h2>Les applications cliniques de l\u2019IA en cardiologie<\/h2>\n<p>En cardiologie, l\u2019IA suscite un vif int\u00e9r\u00eat pour ses promesses d\u2019am\u00e9liorer l\u2019imagerie, le diagnostic, la pr\u00e9cision th\u00e9rapeutique et l\u2019organisation des soins, ouvrant la voie \u00e0 une m\u00e9decine plus personnalis\u00e9e et efficiente.<\/p>\n<h3>Imagerie m\u00e9dicale assist\u00e9e par IA<\/h3>\n<p>L\u2019IA am\u00e9liore l\u2019analyse des examens d\u2019imagerie cardio-vasculaire (\u00e9chocardiographie, IRM, scanner). Des algorithmes d\u00e9tectent automatiquement les structures cardiaques et mesurent des param\u00e8tres fonctionnels, aidant \u00e0 <strong>rep\u00e9rer des anomalies<\/strong> de mouvement de paroi ou de valves avec pr\u00e9cision et rapidit\u00e9.<\/p>\n<p>L\u2019IA sait par exemple distinguer une <strong>hypertrophie \u00ab\u2009physiologique\u2009\u00bb<\/strong> chez un athl\u00e8te d\u2019une cardiomyopathie hypertrophique d\u00e9butante. Elle peut aussi d\u00e9tecter des <a href=\"https:\/\/www.mdpi.com\/2077-0383\/12\/7\/2734\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>signes subtils d\u2019amylose cardiaque<\/strong><\/a> sur une \u00e9chographie.<\/p>\n<p><em><span style=\"font-weight: 400;\">LIRE AUSSI\u00a0: <\/span><a href=\"https:\/\/www.profilmedecin.fr\/contenu\/sante-intelligence-artificielle-a-quoi-faut-sattendre\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">Sant\u00e9 et intelligence artificielle\u00a0: \u00e0 quoi faut-il s\u2019attendre\u2009?<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0<\/span><\/em><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-6979\" src=\"https:\/\/content.profilmedecin.fr\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/medic-expert-analyzing-ct-scan-result-examine-organs-condition-700x1050.jpg\" alt=\"cardiologie intelligence artificielle \" width=\"219\" height=\"329\" srcset=\"https:\/\/content.profilmedecin.fr\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/medic-expert-analyzing-ct-scan-result-examine-organs-condition-700x1050.jpg 700w, https:\/\/content.profilmedecin.fr\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/medic-expert-analyzing-ct-scan-result-examine-organs-condition-250x375.jpg 250w, https:\/\/content.profilmedecin.fr\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/medic-expert-analyzing-ct-scan-result-examine-organs-condition-768x1152.jpg 768w, https:\/\/content.profilmedecin.fr\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/medic-expert-analyzing-ct-scan-result-examine-organs-condition-1024x1536.jpg 1024w, https:\/\/content.profilmedecin.fr\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/medic-expert-analyzing-ct-scan-result-examine-organs-condition-120x180.jpg 120w, https:\/\/content.profilmedecin.fr\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/medic-expert-analyzing-ct-scan-result-examine-organs-condition.jpg 1200w\" sizes=\"auto, (max-width: 219px) 100vw, 219px\" \/><\/p>\n<h3>D\u00e9tection des anomalies du rythme et monitoring en temps r\u00e9el<\/h3>\n<p>Les algorithmes de deep learning peuvent analyser des ECG en masse pour d\u00e9pister pr\u00e9cocement des arythmies. On sait d\u00e9sormais identifier une fibrillation atriale par l\u2019analyse IA d\u2019une simple montre connect\u00e9e ou d\u2019un ECG 12 d\u00e9rivations, <strong>avant m\u00eame l\u2019apparition de sympt\u00f4mes<\/strong>.<\/p>\n<p>Mieux, des mod\u00e8les entra\u00een\u00e9s sur des dizaines de milliers de trac\u00e9s ECG arrivent \u00e0 <strong>diagnostiquer une dysfonction ventriculaire gauche cach\u00e9e<\/strong> (fraction d\u2019\u00e9jection basse) avec <a href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41591-018-0240-2\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">plus de 85 % de pr\u00e9cision<\/a>, transformant un examen de routine en outil de d\u00e9pistage de l\u2019insuffisance cardiaque asymptomatique.<\/p>\n<h3>Stratification du risque de d\u00e9compensation cardiaque et d\u00e9cision clinique<\/h3>\n<p>En <strong>croisant les donn\u00e9es cliniques, biologiques et d\u2019imagerie<\/strong>, l\u2019IA excelle \u00e0 \u00e9tablir des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs. Elle peut estimer la probabilit\u00e9 d\u2019un \u00e9v\u00e9nement cardiaque (infarctus, arr\u00eat cardiaque) pour un patient donn\u00e9, permettant d\u2019identifier les patients \u00e0 haut risque et d\u2019adapter le suivi en cons\u00e9quence.<\/p>\n<p>Ces mod\u00e8les de big data <strong>surpassent parfois les scores cliniques traditionnels<\/strong> en int\u00e9grant une multitude de facteurs. L\u2019IA ouvre ainsi la voie \u00e0 une <a href=\"https:\/\/journals.lww.com\/annals-of-medicine-and-surgery\/fulltext\/2025\/09000\/artificial_intelligence_in_interventional.46.aspx\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">m\u00e9decine plus pr\u00e9ventive et personnalis\u00e9e<\/a>, o\u00f9 l\u2019on anticipe les complications avant qu\u2019elles ne surviennent.<\/p>\n<h3>Assistance aux proc\u00e9dures interventionnelles par intelligence artificielle<\/h3>\n<p>En cardiologie interventionnelle (cath\u00e9t\u00e9risme, angioplastie, rythmologie interventionnelle), l\u2019IA commence \u00e0 guider les gestes. Des<strong> syst\u00e8mes robotis\u00e9s intelligents<\/strong> aident au positionnement pr\u00e9cis des cath\u00e9ters ou stents, r\u00e9duisant les erreurs humaines et la fatigue de l\u2019op\u00e9rateur.<\/p>\n<p>Durant une intervention, l\u2019IA peut<strong> analyser en temps r\u00e9el<\/strong> les images (coronarographie, cartographie \u00e9lectrophysiologique) pour signaler les zones \u00e0 traiter en priorit\u00e9.<\/p>\n<p>De plus, l\u2019IA all\u00e8ge la charge administrative en r\u00e9digeant des <strong>comptes-rendus standardis\u00e9s<\/strong> ou en <strong>codant automatiquement certains actes<\/strong>, d\u00e9gageant du temps m\u00e9dical pour les t\u00e2ches \u00e0 plus forte valeur ajout\u00e9e.<\/p>\n<p><em><span style=\"font-weight: 400;\">LIRE AUSSI\u00a0: <\/span><a href=\"https:\/\/www.profilmedecin.fr\/contenu\/chiffres-cles-chirurgien-thoracique-et-cardio-vasculaire\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">Chiffres cl\u00e9s\u00a0: Chirurgien thoracique et cardio-vasculaire<\/span><\/a><\/em><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-6981\" src=\"https:\/\/content.profilmedecin.fr\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/doctor-his-cabinet-looking-braind-trying-put-diagnosis-doctor-giving-his-expertise-700x467.jpg\" alt=\"m\u00e9decine intelligence artificielle\" width=\"336\" height=\"224\" srcset=\"https:\/\/content.profilmedecin.fr\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/doctor-his-cabinet-looking-braind-trying-put-diagnosis-doctor-giving-his-expertise-700x467.jpg 700w, https:\/\/content.profilmedecin.fr\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/doctor-his-cabinet-looking-braind-trying-put-diagnosis-doctor-giving-his-expertise-250x167.jpg 250w, https:\/\/content.profilmedecin.fr\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/doctor-his-cabinet-looking-braind-trying-put-diagnosis-doctor-giving-his-expertise-768x512.jpg 768w, https:\/\/content.profilmedecin.fr\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/doctor-his-cabinet-looking-braind-trying-put-diagnosis-doctor-giving-his-expertise-120x80.jpg 120w, https:\/\/content.profilmedecin.fr\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/doctor-his-cabinet-looking-braind-trying-put-diagnosis-doctor-giving-his-expertise.jpg 1200w\" sizes=\"auto, (max-width: 336px) 100vw, 336px\" \/><\/p>\n<h2>Cardiologie : limites et d\u00e9fis de l\u2019IA en pratique clinique<\/h2>\n<p>Malgr\u00e9 son potentiel, l\u2019IA peine \u00e0 s\u2019imposer en pratique clinique, frein\u00e9e par des obstacles techniques, r\u00e9glementaires et humains qui limitent encore son d\u00e9ploiement s\u00e9curis\u00e9 et cr\u00e9dible.<\/p>\n<h3>Qualit\u00e9 et disponibilit\u00e9 des donn\u00e9es de sant\u00e9 exploitables par l\u2019intelligence artificielle<\/h3>\n<p>Les mod\u00e8les d\u2019IA performants n\u00e9cessitent de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es de qualit\u00e9, pour leur entra\u00eenement. Or, les donn\u00e9es de sant\u00e9 r\u00e9elles sont souvent <strong>non structur\u00e9es, h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes et \u00e9parses<\/strong>, ce qui rend leur exploitation difficile.<\/p>\n<p>Les dossiers m\u00e9dicaux \u00e9lectroniques contiennent des notes libres peu normalis\u00e9es et les examens d\u2019imagerie ne sont <strong>pas toujours annot\u00e9s de fa\u00e7on standard<\/strong>. Cette fragmentation freine le d\u00e9veloppement d\u2019algorithmes g\u00e9n\u00e9ralisables.<\/p>\n<p>De plus, de nombreux travaux publi\u00e9s reposent sur des <strong>cohortes de petite taille<\/strong>, limitant la robustesse des conclusions obtenues. Il est indispensable de disposer de bases de donn\u00e9es massives, interop\u00e9rables et correctement annot\u00e9es (tout en respectant la confidentialit\u00e9) pour esp\u00e9rer des IA fiables.<\/p>\n<h3>Potentiels impacts des biais algorithmiques en m\u00e9decine<\/h3>\n<p>L\u2019IA apprend \u00e0 partir des donn\u00e9es qu\u2019on lui fournit. Si <strong>ces donn\u00e9es comportent des biais<\/strong> (par exemple, sous-repr\u00e9sentation de certaines populations, ou donn\u00e9es provenant d\u2019un seul centre), le mod\u00e8le reproduira ces biais.<\/p>\n<p>Un algorithme<strong> entra\u00een\u00e9 principalement sur des patients europ\u00e9ens<\/strong> pourrait \u00eatre moins pertinent pour des patients d\u2019origine diff\u00e9rente, ou un <strong>mod\u00e8le calibr\u00e9 sur des hommes<\/strong> pourrait moins bien performer chez les femmes.<\/p>\n<p>La transparence des mod\u00e8les est donc indispensable, pour identifier ces \u00e9cueils. Or, beaucoup d\u2019IA sont des <strong>\u00ab\u2009bo\u00eetes noires\u2009\u00bb dont le processus d\u00e9cisionnel est opaque<\/strong>, ce qui pose un probl\u00e8me de confiance pour le clinicien et le patient.<\/p>\n<h3>Intelligence artificielle et sant\u00e9 : une validation clinique encore insuffisante<\/h3>\n<p>Si des centaines d\u2019algorithmes ont montr\u00e9 des r\u00e9sultats prometteurs dans des \u00e9tudes de faisabilit\u00e9, peu d\u2019entre eux ont fait l\u2019objet d\u2019<strong>essais cliniques randomis\u00e9s \u00e0 grande \u00e9chelle<\/strong>, d\u00e9montrant un b\u00e9n\u00e9fice patient tangible.<\/p>\n<p>Le d\u00e9calage entre performances en conditions contr\u00f4l\u00e9es et <strong>efficacit\u00e9 r\u00e9elle en situation clinique<\/strong> reste \u00e0 combler. Les cardiologues sont form\u00e9s \u00e0 baser leurs d\u00e9cisions sur des preuves cliniques solides. Ils ne pourront adopter largement l\u2019IA que lorsque son utilit\u00e9 aura \u00e9t\u00e9 prouv\u00e9e dans des conditions comparables \u00e0 la vraie vie (avec prise en compte de l\u2019impact sur les erreurs diagnostiques, les pronostics am\u00e9lior\u00e9s, etc.).<\/p>\n<p>En attendant, le niveau de preuve de nombreux outils IA reste modeste,<strong> limitant leur recommandation dans les guides de pratique<\/strong>.<\/p>\n<h3>Recours \u00e0 l\u2019IA en tant que m\u00e9decin : enjeux \u00e9thiques, r\u00e9glementaires et juridiques<\/h3>\n<p>L\u2019int\u00e9gration de l\u2019IA soul\u00e8ve des questions de responsabilit\u00e9 en cas d\u2019erreur. Si un diagnostic manqu\u00e9 ou un traitement inad\u00e9quat provient d\u2019une suggestion d\u2019algorithme, <strong>qui est responsable l\u00e9galement\u2009?<\/strong> Le concepteur du logiciel, l\u2019h\u00f4pital ou le m\u00e9decin utilisateur\u2009? Ce <strong>flou juridique<\/strong> incite \u00e0 la prudence.<\/p>\n<p>Les autorit\u00e9s de sant\u00e9 travaillent \u00e0 un cadre r\u00e9glementaire pour ces dispositifs (marquage CE, approbation FDA, etc.), mais la r\u00e9gulation peine \u00e0 suivre le rythme de l\u2019innovation.<\/p>\n<p>Par ailleurs, l\u2019IA interroge la <strong>confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es patients<\/strong>. Entra\u00eener des mod\u00e8les performants requiert d\u2019agr\u00e9ger d\u2019immenses volumes de donn\u00e9es de sant\u00e9, ce qui n\u2019est possible qu\u2019avec des garanties solides sur l\u2019anonymisation et la s\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es.<\/p>\n<p>Sur le plan \u00e9thique, les soignants craignent une <strong>d\u00e9shumanisation de la relation de soin<\/strong> si l\u2019on s\u2019en remet trop aux machines. L\u2019acceptation par le personnel m\u00e9dical n\u2019est pas \u00e9vidente. Certains professionnels redoutent que l\u2019automatisation empi\u00e8te sur leur jugement clinique ou alt\u00e8re le contact humain avec le patient.<\/p>\n<p>Il est donc essentiel d\u2019<strong>impliquer les m\u00e9decins dans le d\u00e9veloppement des outils<\/strong> et de pr\u00e9voir une formation \u00e0 l\u2019IA, pour qu\u2019ils gardent la ma\u00eetrise de ces nouveaux assistants num\u00e9riques.<\/p>\n<p>&#8211; &#8211; &#8211;<\/p>\n<p>L\u2019IA reste un outil au service du clinicien, non une baguette magique autonome. Elle doit augmenter l\u2019expertise du cardiologue, pas la supplanter. \u00c0 la communaut\u00e9 m\u00e9dicale de lui fixer la bonne place. Celle d\u2019un assistant intelligent, fiable et \u00e9thique, int\u00e9gr\u00e9 au service du patient, et non d\u2019un gadget technologique. Reste \u00e0 avancer prudemment, mais r\u00e9solument, pour transformer ses promesses en r\u00e9alit\u00e9s cliniques. C\u2019est bien ainsi que la cardiologie continuera de progresser, avec l\u2019IA comme alli\u00e9e plut\u00f4t que comme rivale.<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><a class=\"button\" href=\"https:\/\/www.profilmedecin.fr\/offres-emploi-de-medecin-cardiologue\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Voir les offres d&#8217;emploi de cardiologue<\/a><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sources\u00a0:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/doi.org\/10.3390\/jcm12072734\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">Nicolosi, G. L. (2023). <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Artificial intelligence in cardiology: why so many great promises and expectations, but still a limited clinical impact?<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">. Journal of Clinical Medicine, 12(7), 2734.<\/span><\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/doi.org\/10.3390\/diagnostics14111103\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">Stamate, E., Piraianu, A. I., Ciobotaru, O. R., Crassas, R., Duca, O., Fulga, A., &#8230; &amp; Ciobotaru, O. C. (2024). <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Revolutionizing cardiology through artificial intelligence\u2014Big data from proactive prevention to precise diagnostics and cutting-edge treatment\u2014A comprehensive review of the past 5 years<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">. Diagnostics, 14(11), 1103.<\/span><\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1097\/MS9.0000000000003602\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">Nzeako, T. R., Elendu, C., Echefu, G., Olanisa, O., Kiladejo, A., &amp; Bob-Manuel, E. D. (2025). <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Artificial intelligence in interventional cardiology: a review of its role in diagnosis, decision-making, and procedural precision<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">. Annals of Medicine and Surgery, 87(9), 5720-5734.<\/span><\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1038\/s41591-018-0240-2\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">Attia, Z. I., Kapa, S., Lopez-Jimenez, F., McKie, P. M., Ladewig, D. J., Satam, G., &#8230; &amp; Friedman, P. A. (2019). <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Screening for cardiac contractile dysfunction using an artificial intelligence\u2013enabled electrocardiogram.<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> Nature medicine, 25(1), 70-74.<\/span><\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.univadis.fr\/viewarticle\/promesses-et-obstacles-lia-%25C3%25A9tablissements-2025a1000oql?s1=news\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">Promesses et obstacles de l\u2019IA dans les \u00e9tablissements de sant\u00e9 &#8211; Univadis<\/span><\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"L\u2019intelligence artificielle (IA) s\u2019impose peu \u00e0 peu en cardiologie, alimentant autant l\u2019enthousiasme que la prudence chez les m\u00e9decins. Du diagnostic \u00e0 la d\u00e9cision th\u00e9rapeutique, elle offre des perspectives int\u00e9ressantes pour accompagner les cardiologues et am\u00e9liorer la prise en charge des patients. 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