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Article publié le 06/01/2022 à 08:19 | Lu 6156 fois

Risques cardiovasculaires : améliorer la prédiction des risques grâce à l'IA




C’est déjà demain : le potentiel de l’intelligence artificielle (IA) pour améliorer la prise en charge des patients est annoncé par de nombreux rapports mais rares sont encore les études majeures qui ont démontré l’intérêt clinique de l’IA. Depuis près de 5 ans, le laboratoire Amgen et la startup Owkin développent des applications cliniques à l’IA. Voici les résultats d’une étude sur la prédiction du risque cardiovasculaire* démontrant la supériorité des méthodes d’apprentissage automatique pour mieux prédire le risque de récidive des infarctus du myocarde ou d’un AVC ischémique.


Risques cardiovasculaires : améliorer la prédiction des risques grâce à l'IA
Une enquête internationale initiée en 2019 par Amgen évaluait la perception des patients en matière de gravité de leur affection (la maladie cardiaque ischémique) ainsi que leur prise en charge.
 
Cette enquête mondiale menée auprès de 3.236 survivants d’un infarctus dans treize pays (dont 253 en France) révélait qu’environ un tiers ayant déjà subi ce type d’accident (40% dans le monde et 34% en France) ne considérait pas les maladies cardiovasculaires comme des maladies chroniques nécessitant des soins de longue durée.
 
Parmi eux, 13% des 253 patients français interrogés estimaient même que leur infarctus était un évènement exceptionnel qui ne se produirait qu’une seule fois et qui ne nécessiterait pas de changements de mode de vie !
 
A partir des données issues d’une large étude clinique d’Amgen, la starup a créé un algorithme d’intelligence artificielle (machine learning) en se basant sur les caractéristiques des patients pour prédire ceux présentant un risque plus élevé de subir un deuxième événement cardiovasculaire.
 
Les résultats de cette analyse ont montré que l’utilisation du Machine Learning semble plus performant que les modèles de statistiques utilisés jusqu’à présent en routine clinique. L’enjeu étant, bien évidemment, de mieux prédire pour mieux prévenir !
 
Ainsi, les patients identifiés pourront bénéficier d’un meilleur suivi et d’une meilleure prise en charge thérapeutique adaptée à leur niveau de risque. L’intérêt est d’autant plus grand que les dossiers médicaux électroniques sont aujourd’hui de plus en plus complets et pourront rapidement supporter l’application de ces algorithmes.
 
« Ce projet nous a permis d'explorer l'intérêt du Machine Learning pour la prédiction du risque cardiovasculaire et d'obtenir des informations importantes sur l'utilisation des données cliniques » souligne Marc S. Sabatine, chef de service au Brigham and Women's, Hospital de Boston et professeur à la faculté de Médecine d’Harvard
 
Rappelons que les maladies cardiovasculaires sont la deuxième cause de décès en France après le cancer et peuvent avoir des conséquences pour les patients qui y survivent. Elles restent aujourd’hui la principale cause de décès en Europe. En 2017, elles auraient été responsables de 45% de tous les décès.
 
*dans la revue scientifique European Heart Journal publiée par la Société Européenne de Cardiologie (ESC).





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