Newsletter Groupe Rythmologie \u2013 Stimulation cardiaque de la SFC<\/h2><\/div>Juin 2023<\/div><\/div>[vc_empty_space height=”24px”][vc_separator color=”custom” accent_color=”#e42925″][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column]<\/div>INTELLIGENCE ARTIFICIELLE Pr\u00e9diction \u00e0 court terme des arythmies ventriculaires via l'intelligence artificielle. Laurent FIORINA, Institut Cardiovasculaire Paris Sud, Ramsay, Massy, France & Cardiolgs <\/h3><\/div><\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nRapport\u00e9 par Eloi Marijon – Paris<\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
<\/div><\/div>[vc_empty_space height=”24px”][vc_column_text]<\/p>\n
Introduction\u00a0: <\/strong><\/span><\/h3>\nL’identification des patients pr\u00e9sentant un risque \u00e9lev\u00e9 de mort cardiaque subite \u00e0 moyen et long terme reste particuli\u00e8rement difficile. Une pr\u00e9diction des arythmies ventriculaires potentiellement l\u00e9tales \u00e0 court terme permettrait de prendre des mesures pr\u00e9ventives pour \u00e9viter la mort cardiaque subite. L’hypoth\u00e8se de travail \u00e9tait que l’intelligence artificielle pourrait \u00eatre utilis\u00e9e pour identifier un profil \u00e9lectrique dynamique, sur les donn\u00e9es Holter-ECG ambulatoire, associ\u00e9 \u00e0 la survenue d’une tachycardie ventriculaire soutenue (TV).<\/p>\n
M\u00e9thodologie\u00a0: <\/strong><\/span><\/h3>\nMod\u00e8les de machine learning d\u00e9velopp\u00e9 en utilisant les premi\u00e8res 24 heures d’enregistrements Holter prolong\u00e9s (14 jours), sans TV, pour pr\u00e9dire le risque de TV soutenue (\u226530 sec) au cours des 13 jours suivants (adjudication centralis\u00e9e). Le mod\u00e8le a \u00e9t\u00e9 \u00e9valu\u00e9 sur un \u00e9chantillon interne et de mani\u00e8re externe sur une population ind\u00e9pendante. Une r\u00e9gression logistique multivari\u00e9e a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9e en r\u00e9f\u00e9rence, incluant la charge en ESV, la variabilit\u00e9 de la fr\u00e9quence cardiaque (SDNN), l’\u00e2ge et le sexe du patient.<\/p>\n
R\u00e9sultats\u00a0: <\/strong><\/span><\/h3>\nParmi les 78 294 enregistrements Holter (6 pays participants), 59 302 enregistrements ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9s pour la validation (\u00e2ge moyen des patients 61,3 \u00b1 17,3 ans, 40 % d’hommes), incluant 222 avec TV soutenue (157 \u00b1 38 bpm, dur\u00e9e m\u00e9diane de 62 secondes [IQR 42, 173]), la grande majorit\u00e9 (98 %) \u00e9tant monomorphes. Sur l’ensemble de validation interne, le mod\u00e8le a atteint une AUC de 0,939 avec une sensibilit\u00e9 de 83,3 % et une sp\u00e9cificit\u00e9 de 88,7 %. Sur l’ensemble de validation externe, l’AUC \u00e9tait de 0,911 avec une sensibilit\u00e9 de 78,9 % et une sp\u00e9cificit\u00e9 de 81,4 %. Le mod\u00e8le a correctement pr\u00e9dit l’apparition de la TV rapide (\u2265188bpm) dans 88 % des Holters. Le mod\u00e8le de r\u00e9f\u00e9rence a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 une AUC de 0,833 lors de la validation interne.<\/p>\n
Application\u00a0:<\/strong><\/span><\/h3>\nCes r\u00e9sultats sugg\u00e8rent qu’une approche bas\u00e9e sur l’analyse par intelligence artificielle de l’\u00e9lectrocardiogramme ambulatoire (une seule d\u00e9rivation) pourrait identifier de mani\u00e8re appropri\u00e9e les patients pr\u00e9sentant un risque significatif \u00e0 court terme d’arythmies ventriculaires et qui pourraient b\u00e9n\u00e9ficier \u00e9ventuellement d’interventions pr\u00e9ventives pour pr\u00e9venir la mort subite. Le mod\u00e8le sera valid\u00e9 dans le cadre d’\u00e9tudes cliniques prospectives futures. La pr\u00e9vention \u00e0 court terme par le biais de la surveillance de l’\u00e9lectrocardiogramme pourrait \u00e9galement \u00eatre \u00e9tendue aux syst\u00e8me de monitoring hospitaliers ainsi qu\u2019aux diff\u00e9rents objets portables connect\u00e9s.<\/p>\n
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Introduction\u00a0: <\/strong><\/span><\/h3>\nL’identification des patients pr\u00e9sentant un risque \u00e9lev\u00e9 de mort cardiaque subite \u00e0 moyen et long terme reste particuli\u00e8rement difficile. Une pr\u00e9diction des arythmies ventriculaires potentiellement l\u00e9tales \u00e0 court terme permettrait de prendre des mesures pr\u00e9ventives pour \u00e9viter la mort cardiaque subite. L’hypoth\u00e8se de travail \u00e9tait que l’intelligence artificielle pourrait \u00eatre utilis\u00e9e pour identifier un profil \u00e9lectrique dynamique, sur les donn\u00e9es Holter-ECG ambulatoire, associ\u00e9 \u00e0 la survenue d’une tachycardie ventriculaire soutenue (TV).<\/p>\n
M\u00e9thodologie\u00a0: <\/strong><\/span><\/h3>\nMod\u00e8les de machine learning d\u00e9velopp\u00e9 en utilisant les premi\u00e8res 24 heures d’enregistrements Holter prolong\u00e9s (14 jours), sans TV, pour pr\u00e9dire le risque de TV soutenue (\u226530 sec) au cours des 13 jours suivants (adjudication centralis\u00e9e). Le mod\u00e8le a \u00e9t\u00e9 \u00e9valu\u00e9 sur un \u00e9chantillon interne et de mani\u00e8re externe sur une population ind\u00e9pendante. Une r\u00e9gression logistique multivari\u00e9e a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9e en r\u00e9f\u00e9rence, incluant la charge en ESV, la variabilit\u00e9 de la fr\u00e9quence cardiaque (SDNN), l’\u00e2ge et le sexe du patient.<\/p>\n
R\u00e9sultats\u00a0: <\/strong><\/span><\/h3>\nParmi les 78 294 enregistrements Holter (6 pays participants), 59 302 enregistrements ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9s pour la validation (\u00e2ge moyen des patients 61,3 \u00b1 17,3 ans, 40 % d’hommes), incluant 222 avec TV soutenue (157 \u00b1 38 bpm, dur\u00e9e m\u00e9diane de 62 secondes [IQR 42, 173]), la grande majorit\u00e9 (98 %) \u00e9tant monomorphes. Sur l’ensemble de validation interne, le mod\u00e8le a atteint une AUC de 0,939 avec une sensibilit\u00e9 de 83,3 % et une sp\u00e9cificit\u00e9 de 88,7 %. Sur l’ensemble de validation externe, l’AUC \u00e9tait de 0,911 avec une sensibilit\u00e9 de 78,9 % et une sp\u00e9cificit\u00e9 de 81,4 %. Le mod\u00e8le a correctement pr\u00e9dit l’apparition de la TV rapide (\u2265188bpm) dans 88 % des Holters. Le mod\u00e8le de r\u00e9f\u00e9rence a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 une AUC de 0,833 lors de la validation interne.<\/p>\n
Application\u00a0:<\/strong><\/span><\/h3>\nCes r\u00e9sultats sugg\u00e8rent qu’une approche bas\u00e9e sur l’analyse par intelligence artificielle de l’\u00e9lectrocardiogramme ambulatoire (une seule d\u00e9rivation) pourrait identifier de mani\u00e8re appropri\u00e9e les patients pr\u00e9sentant un risque significatif \u00e0 court terme d’arythmies ventriculaires et qui pourraient b\u00e9n\u00e9ficier \u00e9ventuellement d’interventions pr\u00e9ventives pour pr\u00e9venir la mort subite. Le mod\u00e8le sera valid\u00e9 dans le cadre d’\u00e9tudes cliniques prospectives futures. La pr\u00e9vention \u00e0 court terme par le biais de la surveillance de l’\u00e9lectrocardiogramme pourrait \u00e9galement \u00eatre \u00e9tendue aux syst\u00e8me de monitoring hospitaliers ainsi qu\u2019aux diff\u00e9rents objets portables connect\u00e9s.<\/p>\n
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Le mod\u00e8le a correctement pr\u00e9dit l’apparition de la TV rapide (\u2265188bpm) dans 88 % des Holters. Le mod\u00e8le de r\u00e9f\u00e9rence a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 une AUC de 0,833 lors de la validation interne.<\/p>\n Ces r\u00e9sultats sugg\u00e8rent qu’une approche bas\u00e9e sur l’analyse par intelligence artificielle de l’\u00e9lectrocardiogramme ambulatoire (une seule d\u00e9rivation) pourrait identifier de mani\u00e8re appropri\u00e9e les patients pr\u00e9sentant un risque significatif \u00e0 court terme d’arythmies ventriculaires et qui pourraient b\u00e9n\u00e9ficier \u00e9ventuellement d’interventions pr\u00e9ventives pour pr\u00e9venir la mort subite. Le mod\u00e8le sera valid\u00e9 dans le cadre d’\u00e9tudes cliniques prospectives futures. 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