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“Des résultats inespérés": l’intelligence artificielle prometteuse pour prédire des cas de mort subite

L’intelligence artificielle est déjà utilisée dans la médecine, mais celle-ci se révèle être un outil particulièrement efficace notamment dans un projet de prédiction de cas de mort subite, qui concerne plus de 40.000 personnes en France chaque année

Il faut tourner plusieurs fois dans les longs couloirs de l'hôpital européen Georges Pompidou dans le sud de Paris pour trouver le bureau du professeur Xavier Jouven. Le cardiologue, blouse blanche et carnet dans les mains, étudie la mort subite depuis plus 30 ans.

La mort subite est un décès soudain à la suite d’une envolée du rythme cardiaque et concerne plus de 40.000 personnes en France chaque année. "Quelqu’un tombe, inconscient, et le décès se produit dans l’heure qui suit l’apparition des symptômes", résume le cardiologue. Les facteurs de risque sont nombreux comme le diabète, les maladies cardiovasculaires, le tabagisme, mais d'autres restent encore inconnus.

Et pour y faire face, l'intelligence artificielle pourrait s'avérerer être une aide très précieuse.

Xavier Jouven se montre d'ailleurs enthousiaste: "après 30 ans de travail acharné nous sommes en train d’atteindre des résultats que je n’avais même pas espérés".

Fondateur du centre d’expertise de la mort subite, il a lancé en mai 2011, avec ses équipes de recherche, qui mélangent ingénieurs et médecins, le registre qui recense toutes les victimes de mort subite dans Paris et sa petite couronne. Cette accumulation de données a pour but d'améliorer la prédiction de la mort subite en recherchant des facteurs plus rares en utilisant l’intelligence artificielle (IA).

Xavier Jouven étudie la mort subite depuis plus 30 ans
Xavier Jouven étudie la mort subite depuis plus 30 ans © Margaux Vulliet

A terme, l’objectif final est de "mettre en place une campagne de dépistage, à l'image de celle du cancer du sein ou du côlon, où chaque personne identifiée comme étant à risque sera invitée à consulter", avance Xavier Jouven. On parle ici de "prédiction" personnalisée, à l’heure où la médecine en est à de la "prévention" personnalisée.

Les données récoltées sont issues de la Caisse nationale d’assurance maladie (CNAM). "Nous avons demandé à la CNAM de nous confier toutes les données de victimes d’arrêt cardiaque: tout ce qu'ils avaient consommé comme médicaments, leurs examens, leurs diagnostics durant les 10 ans avant la survenue de la mort subite" poursuit le cardiologue.

A cela, il faut ajouter les données des pompiers et du Samu qui communiquent les cas de mort subite et celles des services de réanimation. Au total, les équipes étudient les données de 350.000 personnes, ce qui rassemble 20 millions de diagnostics médicaux.

L’IA pour identifier les facteurs rares

"Ainsi, on crée une sorte d’ombre numérique pour chaque individu", poursuit Xavier Jouven. Toutes ces données sont anonymisées et il leur a fallu plus de deux ans et demi pour les obtenir et réaliser les démarches auprès de la Commission Nationale de l’Informatique et des libertés (CNIL).

Toutes ces données sont intéressantes pour la recherche puisqu’auparavant, les médecins avaient une vision réduite des personnes à risque. "Là, on va pouvoir étendre les facteurs de risque à des facteurs non cardiovasculaires et trouver des origines plus rares", précise-t-il.

Pour analyser cette montagne de données, il a d’abord fallu les trier, ce qui a pris un peu plus de 3 ans aux équipes de recherche. Établir des données structurées est essentiel afin de les rendre lisibles pour l’intelligence artificielle. Ensuite, pour les analyser dans le détail, l’algorithme intervient. "Celui-ci a pour mission de les traiter, de ne pas faire d’hypothèses et d’identifier lui-même les facteurs qui pourraient être prédictifs de la survenue d’une mort subite", souligne le professeur. 

Micro signaux

L'équipe utilise l’intelligence pour répondre à deux objectifs. D’abord, pour créer une "équation de risque personnalisée", qui traduit en quoi une personne a un surrisque de mort subite. Ainsi, un patient pourra savoir précisément s’il est sujet à un risque de mort subite en fonction des facteurs qu'il présente et ceux trouvés par l'algorithme.

Le deuxième avantage du recours à l'intelligence artificielle est le fait qu’elle soit capable d’identifier les micro signaux "que les médecins ne peuvent pas voir notamment en ce qui concerne les victimes jeunes". La base de données accueille aussi des informations non cardiovasculaires car "en tant que médecin nous ne savons pas identifier la vaste majorité des futures victimes", précise Xavier Jouven.

 l’intelligence artificielle va tourner sur ces données de l'Assurance maladie et va identifier les gens très à risque.
l’intelligence artificielle va tourner sur ces données de l'Assurance maladie et va identifier les gens très à risque. © Fred Dufour - AFP

A ce stade, l’intelligence artificielle serait capable d’identifier, en population générale, les personnes ayant plus de 90 % de risque d’être victime d’une mort subite dans l’année. Mais pour être certain que ce modèle fonctionne, l’équipe va lancer cette année et durant un an, une étude observationnelle dans laquelle l’intelligence artificielle va tourner sur ces données de l'Assurance maladie et va identifier les gens très à risque afin de vérifier si ces prédictions sont valides. Si cela fonctionne, l’équipe va ensuite lancer une étude interventionnelle.

"Pour le moment, les résultats sont très prometteurs. La France serait le premier pays au monde à faire de la prédiction personnalisée", dévoile Xavier Jouven. Le médecin aurait ainsi le profil de risque personnalisé de son patient: son facteur de risque numéro 1, puis le numéro 2, etc.

Le cardiologue s’enthousiasme des résultats prometteurs fournis grâce à l’intelligence artificielle et aux données numériques de santé, mais tient à rester lucide: "l’IA, si vous ne la contrôlez pas, elle peut faire d’énormes erreurs". 

Margaux Vulliet