Insuffisants cardiaques: du machine learning pour prévenir les décès par AVC

Insuffisants cardiaques: du machine learning pour prévenir les décès par AVC

Publié le 24/09/2019 à 13:30 - Mise à jour à 15:17
©John Rowley/Mood Boar/Sipa
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Auteur(s): France-Soir rédaction - X.A

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Et si des algorithmes pouvaient déterminer en 15 minutes votre risque de décès par crise cardiaque? En France, 100 000 personnes décèdent chaque année suite à un infarctus aigu du myocarde. En moyenne, 2 500 personnes sur un million souffrent d’insuffisance cardiaque et peuvent être prises en charge pour évaluer les risques de mort par AVC.

 

Le laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle (CSAIL) du MIT a mis au point un nouveau système permettant de mieux prévoir ces risques. Un modèle de machine learning est capable d'estimer, à partir de l'activité électrique du cœur, le risque de mort cardiovasculaire. Cette innovation change tout pour les patients, qui peuvent immédiatement suivre un traitement en cas de risque élevé.

 

Une intelligence artificielle vous donne un score de facteur de risque en 15 minutes

Avec RiskCardio, les personnes souffrant d’insuffisance cardiaque obtiennent un score qui les classe dans différentes catégories de risque. Ce score est calculé par une intelligence artificielle en 15 minutes d’enregistrement de données d'électrocardiogramme (ECG).

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Pour les patients à haut risque, cela peut-être déterminant. Sans ce système, l’évaluation du risque est réalisée par le médecin qui n’a pas la possibilité de détecter les patients à très haut risque, à savoir ceux qui ont sept fois plus de probabilité d’être victime d’un AVC. Grâce à RiskCardio, même lorsque l’évaluation est faite immédiatement après l’épisode d’insuffisance cardiaque, les données permettent de savoir s’il y a un risque de décès dans les 30 jours voire dans l’année. Cela permet de traiter très rapidement les cas critiques!

 

Comment une machine peut-elle prévoir le décès des personnes à haut risque?

Tout se joue sur l’analyse de la fréquence cardiaque. Plus elle est variable, moins elle est régulière, plus le risque est élevé. Mais il existe une infinité de rythmes cardiaques anormaux, et tous ne sont pas synonymes d’une mort imminente. Pour les détecter, l’algorithme a été entraîné en utilisant les données de milliers de patients, pour différencier les rythmes cardiaques des personnes ayant survécu de nombreuses années sans AVC (fréquence normale) de ceux décédés rapidement (fréquence à haut risque).

 

Perfectionner l’outil pour prendre en charge la diversité des patients

L’équipe de chercheurs travaille pour perfectionner la technologie RiskCardio, pour le rendre plus sensible à l’âge, au sexe et à l’appartenance ethnique du patient. Une bonne nouvelle pour les patients car le but est après tout que cette technologie facilite et diagnostique plus vite des traitements plus adéquats.

Selon Divya Shanmugam, auteur principal d'une analyse détaillant l’efficacité de Riskcardio, l’utilité de cette technologie est bien réelle et s’adapte très bien aux besoins d’aujourd’hui:  "Il y a de très nombreuses opportunités d’innovation à l’intersection du machine learning et de la santé: la solution à un problème informatique peut avoir un impact incroyable dans le monde réel, et dans la vie des gens."

 

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