Selon une recherche préliminaire qui sera présentée à l’American Heart, il serait possible de prédire la mort subite d’origine cardiaque, et peut-être même d’aborder le risque de décès futur d’une personne, grâce à l’intelligence artificielle (IA) et pourrait offrir une nouvelle avancée vers des stratégies de prévention et de santé mondiale. Symposium 2023 sur la science de la réanimation de l’Association. La réunion des 11 et 12 novembre à Philadelphie est un échange mondial de premier plan sur les avancées les plus récentes liées au traitement de l’arrêt cardio-pulmonaire et des blessures traumatiques potentiellement mortelles.
La mort subite d’origine cardiaque, un fardeau de santé publique, représente 10 à 20 % de l’ensemble des décès. Il est difficile de le prévoir et les approches habituelles ne parviennent pas à identifier les personnes à haut risque, notamment au niveau individuel. Nous avons proposé une approche neuve non limitée aux facteurs de risque cardiovasculaire habituels mais englobant toutes les informations médicales disponibles dans les dossiers de santé électroniques. »
Xavier Jouven, MD, Ph.D., auteur principal de l’étude et professeur de cardiologie et d’épidémiologie au Centre de recherche cardiovasculaire de Paris, Inserm U970-Université de Paris
L’équipe de recherche a analysé les informations médicales avec l’IA provenant de registres et de bases de données à Paris, en France et à Seattle pour 25 000 personnes décédées suite à un arrêt cardiaque soudain et 70 000 personnes de la population générale, avec des données des deux groupes appariées par âge, sexe et zone de résidence. . Les données, qui représentaient plus d’un million de diagnostics hospitaliers et 10 millions de prescriptions de médicaments, ont été recueillies à partir de dossiers médicaux jusqu’à dix ans avant chaque décès. En utilisant l’IA pour analyser les données, les chercheurs ont construit près de 25 000 équations avec des facteurs de santé personnalisés utilisés pour identifier les personnes présentant un risque très élevé de mort subite d’origine cardiaque. De plus, ils ont développé un profil de risque personnalisé pour chacune des personnes participant à l’étude.
Les équations de risque personnalisées incluaient les détails médicaux d’une personne, tels que le traitement de l’hypertension artérielle et les antécédents de maladie cardiaque, ainsi que les troubles mentaux et comportementaux, notamment l’abus d’alcool. L’analyse a identifié les facteurs les plus susceptibles de diminuer ou d’augmenter le risque de mort cardiaque subite à un pourcentage et dans un délai particuliers, par exemple un risque de 89 % de mort cardiaque subite dans les trois mois.
L’analyse de l’IA a permis d’identifier les personnes qui présentaient 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.
« Nous travaillons depuis près de 30 ans dans le domaine de la prédiction des morts subites d’origine cardiaque, mais nous ne nous attendions pas à atteindre un niveau de précision aussi élevé. Nous avons également découvert que les facteurs de risque personnalisés sont très différents selon les participants et sont souvent issues de différents domaines médicaux (un mélange de données neurologiques, psychiatriques, métaboliques et cardiovasculaires) – une image difficile à saisir pour les yeux et le cerveau d’un spécialiste d’un domaine donné », a déclaré Jouven, également fondateur de l’Institut de Mort Subite de Paris. Centre d’expertise. « Alors que les médecins disposent de traitements efficaces tels que la correction des facteurs de risque, des médicaments spécifiques et des défibrillateurs implantables, l’utilisation de l’IA est nécessaire pour détecter chez un sujet donné une succession d’informations médicales enregistrées au fil des années qui formeront une trajectoire associée à un risque accru. » de mort cardiaque subite. Nous espérons qu’avec une liste personnalisée de facteurs de risque, les patients pourront travailler avec leurs cliniciens pour réduire ces facteurs de risque et finalement diminuer le potentiel de mort cardiaque subite. «
Parmi les limites de l’étude figurent l’utilisation potentielle des modèles de prédiction au-delà de cette recherche. En outre, les données médicales collectées dans les dossiers de santé électroniques incluent parfois des données proxy au lieu de données brutes, et les données collectées peuvent être différentes selon les pays, ce qui nécessite une adaptation des modèles de prédiction.
