Points saillants de la recherche :

• Selon des recherches préliminaires menées par des chercheurs en France, il est possible de prédire la mort subite d’origine cardiaque en utilisant l’intelligence artificielle (IA) pour analyser les informations médicales contenues dans les dossiers de santé électroniques.
• Les chercheurs ont analysé les dossiers de santé électroniques de 25 000 personnes décédées subitement et de 70 000 personnes hospitalisées pour crise cardiaque mais qui ne sont pas décédées à Paris, en France, et à Seattle, dans l’État de Washington, et ont utilisé l’IA pour créer une équation de santé personnalisée identifiant le risque de décès de chaque personne. à cause d’une crise cardiaque soudaine. .
• De plus, les chercheurs ont pu développer des profils de risque adaptés à chaque individu, un outil qui, selon eux, pourrait être utilisé à l’avenir pour gérer le risque individuel avant qu’une personne ne subisse une crise cardiaque et pourrait éviter la mort.

Sous embargo jusqu’à 4 h CT/5 h HE, le lundi 6 novembre 2023

DALLAS, 6 novembre 2023 — Prédire mort cardiaque subiteet peut-être même s’attaquer au risque d’une personne pour prévenir un décès futur, peut être réalisé grâce à l’intelligence artificielle (IA) et pourrait offrir de nouvelles étapes vers des stratégies de prévention et de santé mondiale, selon une recherche préliminaire qui sera présentée à l’American Heart Association. Symposium scientifique sur la réanimation 2023. La réunion, qui a eu lieu les 11 et 12 novembre à Philadelphie, a constitué un échange mondial majeur sur les dernières avancées dans le traitement des crises cardio-pulmonaires et des blessures traumatiques potentiellement mortelles.

« La mort subite d’origine cardiaque, qui constitue un fardeau de santé publique, représente 10 à 20 % de l’ensemble des décès. C’est difficile à prédire, et les approches courantes ne parviennent pas à identifier les personnes à haut risque, notamment au niveau individuel », a déclaré Xavier Jouven, MD, Ph.D., auteur principal de l’étude et professeur de cardiologie et d’épidémiologie à Paris. Centre de Recherche Cardiovasculaire, Inserm U970-Université de Paris. « Nous proposons une nouvelle approche qui ne se limite pas aux facteurs de risque cardiovasculaire traditionnels mais inclut toutes les informations médicales disponibles dans les dossiers de santé électroniques. »

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 d’un arrêt cardiaque soudain et 70 000 personnes de la population générale, avec des données des deux groupes appariées par âge, sexe et région de résidence. . . Les données, représentant plus d’un million de diagnostics hospitaliers et 10 millions de prescriptions de médicaments, ont été collectées à partir des dossiers médicaux jusqu’à dix 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 particulièrement élevé de mort subite d’origine cardiaque. De plus, ils ont développé des profils de risque personnalisés pour chaque individu participant à l’étude.

L’équation de risque personnalisée comprend les détails médicaux d’une personne, tels que les médicaments contre l’hypertension artérielle et les antécédents de maladie cardiaque, ainsi que les troubles mentaux et comportementaux, y compris 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 une période de temps donnés, 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 présentant un risque de mort subite de plus de 90 %, et elles représentaient plus d’un quart des 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 n’aurions jamais imaginé atteindre un niveau de précision aussi élevé. Nous avons également constaté que les facteurs de risque personnalisés différaient considérablement d’un participant à l’autre et provenaient souvent de différents domaines médicaux (une combinaison de données neurologiques, psychiatriques, métaboliques et cardiovasculaires) – une image difficile à saisir pour l’œil médical et le cerveau d’un spécialiste. dans un domaine particulier », a déclaré Jouven, qui est également le fondateur du Centre d’expertise sur la mort subite de Paris. « Alors que les médecins disposent de traitements efficaces tels que la correction des facteurs de risque, certains médicaments et les défibrillateurs implantables, l’utilisation de l’IA est nécessaire pour détecter une série d’informations médicales enregistrées sur de nombreuses années sur un sujet particulier qui formeront une trajectoire associée à un risque accru. 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.

L’une des limites de cette étude réside dans l’utilisation potentielle de modèles de prédiction en dehors de cette étude. De plus, 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 différer d’un pays à l’autre, ce qui nécessite une adaptation des modèles de prédiction.

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