Intelligence artificielle e’VM : Un algorithme prédictif de l’Insuffisance Cardiaque créé à Nancy avec...

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e’VM : Un algorithme prédictif de l’Insuffisance Cardiaque créé à Nancy avec l’IA

Issu du travail scientifique mené depuis 3 ans entre les équipes du CHRU de Nancy (Centre d’Investigation Clinique – Plurithématique) et du Loria, e’VM est un nouvel outil de prédiction du risque d’Insuffisance cardiaque. Créé avec l’Intelligence Artificielle à partir de l’étude des données de la cohorte Stanislas, il vient de recevoir sa validation scientifique à travers la publication d’un article dans la revue référente en imagerie cardiologique JACC Cardiovascular Imagine (publication le 15 septembre 2021). 

Mieux évaluer la fonction diastolique du coeur 

Depuis une quarantaine d’années, l’échocardiographie permet de mesurer des variables qui vont du volume du coeur, à l’épaisseur de ses parois, en passant par la vitesse de circulation sanguine ou encore celle de sa contraction. Reconnues comme fiables, et appliquées par les spécialistes pour diagnostiquer l’insuffisance cardiaque, une de ces mesures, la fonction diastolique du coeur, restait cependant encore sujette à interprétation. Cette évaluation de la relaxation cardiaque, une fonction déterminante dans le fonctionnement du muscle (pour se contracter et envoyer le sang dans l’organisme le coeur doit se relaxer !), fait donc l’objet de réajustements internationaux constants fragilisant l’utilisation des paramètres mesurés par échographie cardiaque.  

La création d’e’VM (e’ = indice de relaxation cardiaque, V = Volume, M = Masse) 

L’algorithme est issu d’un apprentissage machine de type « clustering » (une technique d’IA) : cette technique a constitué, à partir des données échocardiographiques, des groupes homogènes d’individus dans la Cohorte Stanislas, promue par le CHRU de Nancy. Les 3 profils type ainsi constitués peuvent être prédits par un algorithme simple basés sur des critères échographiques couramment utilisés en routine. Ces profils, lorsqu’ilssont appliqués à la cohorte populationnelle de Malmo (Suède – Pr Martin Magnusson), prédisent efficacement le risque d’insuffisance cardiaque dans les années suivant l’échographie. Grâce à ce nouvel outil, les cardiologues peuvent désormais mieux prédire le risque d’insuffisance cardiaque, soit de façon classique (grâce à l’arbre de décision e’VM), soit de façon plus complexe mais plus fiable par une application prédisant le profil type.  

Une innovation partagée en open source  

Le Pr Nicolas Girerd, cardiologue, qui a coordonné ce projet impliquant des équipes de recherche du CHRU et du Loria dans le cadre du RHU FIGHT-HF , insiste sur l’application clinique de l’algorithme :

« L’algorithme e’VM peut être utilisé dès maintenant par tous. La version plus élaborée est aussi disponible en open source sur la plateforme de référence de développement de logiciel universitaire GitLab. Son usage a une traduction clinique évidente : pour nous, ces 3 groupes homogènes échocardiographiques, vont faciliter la prédiction de l’insuffisance cardiaque dite  « diastolique ». Ces résultats pourraient à terme faire évoluer les recommandations échographique, une fois que notre concept aura été confirmé à travers d’autres cohortes. L’objectif clinique est d’identifier les patients à risque d’insuffisance cardiaque, très en amont chez des patients de 50 à 70 ans, car l’insuffisance cardiaque dite diastolique est une pathologie qui ne se traite pas encore bien. Mieux vaut donc prévenir que guérir, ce à quoi peut nous aider e’VM. Des stratégies thérapeutiques chez ces patients à risque pourront être testées dans l’avenir dans le cadre d’essais cliniques.» 

 
Thierry Maubant

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