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Single-lead electrocardiograms and artificial intelligence for managing cardiac rhythm irregularities in general practice: A French general practitioners’ survey - 09/07/25

Doi : 10.1016/j.acvd.2025.05.008 
Victor Decroocq, Marie Decroocq, Clémence Riolet, François Dievart, Valentine Pecriaux, Jeremy Layec, Guillaume Viart, Yves Guyomar, Sylvestre Marechaux, Aymeric Menet
 Laboratoire ETHICS, service de cardiologie USIC, groupement des hôpitaux de l’institut catholique de Lille, université catholique de Lille, 59000 Lille, France 

Corresponding author: GCS-GHICL, rue du Grand But, 59160 Lille, France.GCS-GHICLrue du Grand ButLille59160France
Sous presse. Épreuves corrigées par l'auteur. Disponible en ligne depuis le Wednesday 09 July 2025
Cet article a été publié dans un numéro de la revue, cliquez ici pour y accéder

Graphical abstract




Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Highlights

Questionnaire sent to 1102 GPs in France; 221 responded.
Innovative approach to GP management of cardiac rhythm irregularities.
Effectively addresses key barriers to electrocardiogram use in general practice.
Simplified single-lead electrocardiogram device.
Integrated AI-based interpretation and AI-driven decision support tree.
Many GPs who responded were open to adopting this innovative approach.
Remaining barriers are guidelines from scientific societies and reimbursement.

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Abstract

Background

Cardiac rhythm irregularities, including atrial fibrillation, atrial premature beats and ventricular premature beats, are the reason for about 33% of electrocardiogram tests performed by general practitioners. Artificial intelligence has shown diagnostic accuracy in electrocardiogram analysis equivalent to that of cardiologists, and single-lead electrocardiograms offer simplified usability.

Aims

To assess the acceptability and utility of a simplified single-lead electrocardiogram device in general practice, integrated with artificial intelligence-based interpretation and a clinical decision support tree derived from artificial intelligence analysis.

Methods

A decision tree based on artificial intelligence-interpreted electrocardiography was developed for managing cardiac irregularities, and validated by expert cardiologists. Between October 2023 and March 2024, a survey was conducted among 1102 general practitioners in France to assess all the study objectives.

Results

Of the 221 general practitioners who responded to the survey, 44% owned an electrocardiogram device, and 58% routinely performed electrocardiograms when rhythm irregularities are suspected. Seventy-seven percent believed that a single-lead electrocardiogram device would simplify electrocardiogram use in practice. A key factor for general practitioners that would enhance electrocardiogram use in their practice is publication of official guidelines. Seventy-two percent of general practitioners reported that they would use electrocardiograms more often if artificial intelligence were available for interpretation, and 57% of general practitioners considered artificial intelligence to be a diagnostic aid, rather than a fully autonomous system. The relevance of the decision tree was rated at 8 out of 10.

Conclusions

This general practitioner survey suggests that a single-lead electrocardiogram tool, integrating artificial intelligence-based trace interpretation with a decision tree derived from artificial intelligence analysis, could streamline the management of cardiac rhythm irregularities in general practice. However, its adoption requires the development of guidelines by scientific societies and approval from the national insurance system for reimbursement. Further research is needed to evaluate its feasibility and clinical relevance in real-world settings.

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Keywords : Electrocardiogram, Artificial intelligence, General practice, Arrhythmias


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