Bien que les maladies cardiovasculaires constituent l’une des premières causes de mortalité chez la femme, elles demeurent largement sous-diagnostiquées et sous-représentées dans la recherche clinique. Lors des conférences Nature (Nature Conferences 2026), le Dr Demilade Adedinsewo, cardiologue non invasive à la Mayo Clinic, apporte un éclairage crucial sur l’intersection entre l’IA, les biais historiques de la médecine et la prise en charge des pathologies cardiaques féminines.
Un constat critique en cardiologie féminine
En cardiologie, l’idée reçue selon laquelle les affections cardiaques toucheraient majoritairement les hommes a la vie dure. Conséquence directe : les symptômes féminins, souvent atypiques ou subtils par rapport au tableau classique de la douleur thoracique écrasante, sont régulièrement minimisés, entraînant un retard de diagnostic préjudiciable.
Le Dr Demilade Adedinsewo (Assistant Professor of Medicine à la Mayo Clinic de Jacksonville, Floride) revient sur ces disparités structurelles et sur la manière dont l’intelligence artificielle peut transformer la donne à condition d’en maîtriser l’apprentissage.
Le piège historique de l’exclusion des femmes dans les essais cliniques
Pourquoi les femmes sont-elles encore si peu représentées dans les études de cardiologie ? La raison trouve ses racines dans l’histoire de la pharmacovigilance.
À la suite du drame de la thalidomide, médicament prescrit dans les années 1950-1960 ayant causé de graves anomalies congénitales, des réglementations strictes ont banni les femmes en âge de procréer des essais cliniques. Si ces politiques visaient initialement à protéger, elles ont eu pour effet pervers d’appauvrir considérablement la preuve scientifique concernant la santé des femmes.
Malgré les incitations récentes des agences fédérales (notamment aux États-Unis), la sous-représentation féminine persiste dans les cohortes présentées lors des grands congrès de cardiologie.
L’IA face au défi des données de santé : le rôle des Dossiers Médicaux Électroniques (DME)
L’émergence des modèles d’intelligence artificielle en santé suscite autant d’espoirs que d’inquiétudes quant à la reproduction automatique de ces biais historiques.
Pour le Dr Adedinsewo, la solution réside dans la diversification des sources de données d’entraînement :
« L’un des plus grands avantages de l’IA est qu’elle va au-delà des seules données d’essais cliniques. En s’appuyant sur les dossiers médicaux électroniques (DME), l’IA exploite une réalité clinique globale où les femmes consultent régulièrement. »
Toutefois, la spécialiste nuance cet enthousiasme : si le sous-diagnostic est ancré dans les pratiques de santé, les données textuelles ou codées des DME risquent elles aussi d’intégrer ces biais. Il est donc impératif de concevoir et d’évaluer les algorithmes d’IA avec une vigilance éthique et méthodologique rigoureuse.
Conclusion & Perspectives
Pour lutter contre les inégalités de santé, l’intelligence artificielle doit être perçue comme un levier de correction et de personnalisation des soins, et non comme un simple miroir du passé. L’intégration accrue de cohortes féminines dans la recherche et la validation rigoureuse des modèles prédictifs constituent la clé de voûte de la cardiologie de demain.
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