Dans une étude récemment publiée sur l'European Heart Journal, des scientifiques expliquent comment ils ont mis au point, grâce à l'intelligence artificielle, un modèle capable de prédire le risque de survenue d'une torsade de pointe, un trouble du rythme cardiaque potentiellement mortel. À paris, les professionnels de santé de l'AP-HP testent actuellement ce modèle.

Une IA capable de prédire la survenue d'arythmies cardiaques

À partir d'un simple ECG (électrocardiogramme), permettant de mesurer la durée de l'intervalle des ondes Q et T, qui correspond au temps nécessaire pour la dépolarisation et la repolarisation des ventricules, le modèle d'IA imaginé par les chercheurs est capable de prédire la survenue d'arythmies cardiaques. Selon les auteurs de l'étude : « cet outil d'IA présente plusieurs caractéristiques intéressantes. Il semble que nous puissions l'utiliser comme outil de surveillance, ce qui pourrait changer la pratique clinique. En effet, l'IA est capable de détecter les changements dans le tracé de l'ECG au moins 24 heures avant que la survenue d'arythmies cardiaques ne se produise ».

Les chercheurs estiment que ce système pourrait remplacer la stratégie de prévention actuelle qui consiste simplement à surveiller le patient. Ils précisent que : « ce modèle d'IA pourrait non seulement réduire le risque d'événements arythmiques indésirables, mais aussi renforcer notre confiance lorsque nous prescrivons certains médicaments qui peuvent engendrer la survenue d'arythmies cardiaques ». À l'AP-HP, des scientifiques de l’Institut de recherche pour le développement (IRD), de la Sorbonne Université et de l’Institut national de la santé et de la recherche médicale (Inserm) ont testé avec succès ce système d'apprentissage automatique.

Un modèle pour identifier le risque de torsade de pointe médicamenteuse

Plus précisément, les chercheurs se sont intéressés à la torsade de pointe, un trouble du rythme cardiaque au cours duquel le coeur peut s'arrêter. Le problème auquel sont confrontés les chercheurs est le suivant : près de 50% des patients sont asymptomatiques. Voilà pourquoi un modèle d'IA capable de détecter 24 heures à l'avance la survenue d'arythmies cardiaques pourrait tout changer. Les chercheurs précisent que : « ce trouble peut être héréditaire ou provoqué par la prise d'un médicament (anti-arythmique, antipaludiques, antidépresseurs et antibiotiques) ».

Les médecins qui testent ce modèle à l'AP-HP estiment que les premiers résultats sont plutôt encourageants. Selon, Edi Prifti, chercheur à l’IRD en intelligence artificielle appliquée aux maladies complexes : « les modèles basés sur l’apprentissage profond surpassent la performance des modèles utilisant seulement l’intervalle Q et T corrigé pour identifier le risque de torsade de pointe médicamenteuse. Ces modèles pourraient être couplés à des capteurs portatifs du signal ECG et ainsi prévenir les morts subites associées à la prise de médicaments couramment prescrits ».