Selon une étude préliminaire présentée à American Heart, il serait possible de prédire la mort subite d’origine cardiaque et peut-être même de prendre en compte le risque de décès futurs grâce à l’intelligence artificielle (IA) et pourrait représenter une nouvelle étape vers la prévention et les stratégies de santé mondiales. au Symposium scientifique sur la réanimation 2023 de l’Association. La réunion des 11 et 12 novembre à Philadelphie sera un échange mondial de premier ordre sur les dernières avancées dans le 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. Ceci est difficile à prévoir et les approches courantes sont incapables d’identifier les personnes à haut risque, en particulier au niveau individuel. Nous avons proposé une nouvelle approche qui ne se limite pas aux facteurs de risque cardiovasculaire courants, mais inclut 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 utilisé l’IA pour analyser les informations médicales provenant de registres et de bases de données à Paris, en France et à Seattle, concernant 25 000 personnes décédées d’un arrêt cardiaque soudain et 70 000 personnes de la population générale, en faisant correspondre les données des deux groupes par âge, sexe et lieu de naissance. la résidence est devenue . Les données, qui comprenaient plus d’un million de diagnostics hospitaliers et 10 millions de prescriptions de médicaments, ont été collectées à partir de dossiers médicaux jusqu’à 10 ans avant chaque décès. En utilisant l’IA pour analyser les données, les chercheurs ont créé près de 25 000 équations avec des facteurs de santé personnalisés pour identifier les personnes présentant un risque très élevé de mort subite d’origine cardiaque. De plus, ils ont développé un profil de risque individuel pour chaque personne participant à l’étude.
Les équations de risque personnalisées incluaient les détails médicaux d’une personne, tels que : B. le traitement de l’hypertension artérielle et des antécédents de maladie cardiaque ainsi que des troubles mentaux et comportementaux, y compris l’abus d’alcool. L’analyse a identifié les facteurs les plus susceptibles de réduire ou d’augmenter le risque de mort subite d’origine cardiaque à un pourcentage donné et dans un laps de temps donné, par exemple 89 % du risque de mort subite d’origine cardiaque dans les trois mois.
L’analyse de l’IA a identifié des personnes présentant un risque de mort subite de plus de 90 %, ce qui représente plus d’un quart de tous les cas de mort cardiaque subite.
« Nous travaillons dans le domaine de la prévision des morts subites d’origine cardiaque depuis près de 30 ans, mais nous ne nous attendions pas à atteindre un niveau de précision aussi élevé. Nous avons également constaté que les facteurs de risque personnalisés sont très différents et varient souvent d’un participant à l’autre.” “Les données proviennent de différents domaines médicaux (un mélange de données neurologiques, psychiatriques, métaboliques et cardiovasculaires) – une image claire aux yeux du médecin et du Le cerveau d’un spécialiste dans un domaine particulier est difficile à comprendre », a déclaré Jouven, qui est également le fondateur du Centre d’excellence sur la mort subite de Paris. “Alors que les médecins disposent d’options de traitement efficaces telles que la correction des facteurs de risque, des médicaments spécifiques et des défibrillateurs implantables, l’utilisation de l’IA est nécessaire pour reconnaître chez un patient donné une séquence d’informations médicales enregistrées au fil des années et formant un historique, qui est 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 médecins pour réduire ces facteurs de risque et, à terme, réduire le risque de mort cardiaque subite.
Les limites de l’étude incluent l’utilisation potentielle des modèles prédictifs au-delà de cette recherche. En outre, les données médicales collectées dans les dossiers de santé électroniques contiennent parfois des données proxy au lieu de données brutes, et les données collectées peuvent varier d’un pays à l’autre, ce qui nécessite un ajustement des modèles prédictifs.
Source: