L’intelligence artificielle, qui commence à être largement reconnue pour ses avantages considérables dans le diagnostic, trouve ici une nouvelle application remarquable : elle pourrait aider à prédire, voire à prévenir, la mort cardiaque subite. Cette recherche française, présentée lors du Symposium de l'American Heart Association (AHA) « Resuscitation Science Symposium 2023 », montre qu’un modèle d’analyse par IA des informations médicales contenues dans les dossiers de santé électroniques permet en effet d’approcher ce risque, pour chaque patient.
L’étude est basée sur l’analyse des dossiers de santé électroniques de 25.000 personnes décédées de mort subite et de 70.000 participants hospitalisés pour un arrêt cardiaque et non décédés. A l’aide de l'IA, les chercheurs ont pu développer un profil de risque personnalisé pour chacun des participants et finalement aboutir à un outil de prédiction permettant à l’avenir de gérer ce risque individuel avant l’arrêt cardiaque – ce qui pourrait permettre d'éviter un grand nombre de décès.
Prédire la mort subite d'origine cardiaque ?
Voire gérer ce risque de manière à éviter le décès constituerait une avancée encore inimaginable il y a quelques années. L’auteur principal, le Dr Xavier Jouven, professeur de cardiologie et d'épidémiologie au Paris Centre de Recherche Cardiovasculaire (PARCC) – INSERM explique : « la mort subite d'origine cardiaque est un fardeau de santé publique qui ne représente pas moins de 10 à 20 % de l'ensemble des décès. Il est difficile de la prévoir et les approches habituelles ne parviennent pas à identifier les personnes à risque élevé. Notre approche ne se limite pas aux facteurs de risque cardiovasculaire habituels, mais prend en compte l’’ensemble des données pertinentes, des dossiers de santé électroniques ».
L'étude : l’analyse des données de santé avec l'IA des 25.000 personnes décédées suite à un arrêt cardiaque soudain et de 70.000 témoins appariés, hospitalisés pour un arrêt cardiaque et non décédés a permis de développer près de 25.000 équations avec des facteurs de santé personnalisés permettant finalement d’identifier les patients présentant un risque très élevé de mort subite d’origine cardiaque.
Quelles données ? Ces équations sont basées sur différentes données médicales, dont le traitement de l’hypertension artérielle (HTA) et les antécédents de maladie cardiaque, ainsi que les troubles mentaux et comportementaux, dont l’abus d’alcool. L’outil permet :
- quel que soit le niveau de risque, de dresser un profil de risque personnalisé pour chaque patient ;
- d’identifier les facteurs les plus susceptibles de diminuer ou d'augmenter le risque de mort cardiaque subite sur une échelle ou dans un délai donné ; ces facteurs de risque personnalisés sont très différents selon les participants et sont souvent issus de domaines médicaux différents : les chercheurs décrivent une combinaison de données neurologiques, psychiatriques, métaboliques et cardiovasculaires, difficile à reconstituer sans l’IA par le clinicien ;
- d’identifier les personnes qui présentent plus de 90 % de risques de mourir subitement et qui représentaient plus d’un quart de tous les cas de mort subite d’origine cardiaque.
« Alors que les médecins disposent de traitements efficaces pour corriger certains des facteurs de risque, des médicaments spécifiques et des défibrillateurs implantables, l'utilisation de l'IA se révèle également nécessaire pour détecter chez un patient donné une succession d'informations médicales enregistrées au fil des années qui vont former une trajectoire associée à un risque accru de mort cardiaque subite ».
Source: American Heart Association (AHA) Resuscitation Science Symposium 2023 6 Nov, 2023 Abstract 347 Artificial intelligence may help predict – possibly prevent – sudden cardiac death
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