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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 helpful particulièrement efficiace notamment dan un venture de predicción de cas de mort subite, qui concerne más de 40.000 folks 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 heart specialist, white shirt and card 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 cardiaca et concerne plus de 40,000 folks en France chaque année. “Quelqu’un tombe, unconscious, et le décès se produit dans l’heure qui go well with l’apparition des symptômes”, sums up the cardiology. Les facteurs de risque sont nombreux como le diabète, le maladies cardiovascular, le tabagisme, mais d’autres relaxation 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: “after 30 years of labor, we caught up with our sommes en prepare d’atteindre des résultats that I by no means anticipate.”

Fondateur du middle d’experience de la mort suddene, he launched it in Could 2011, along with his analysis groups, who mélangent engineers and medical doctors, registered him who recense all of the victims of loss of life sudden in Paris et sa petite couronne. Cette accumulation de données a pour however 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

Lastly, the ultimate goal is “mettre en place une campagne de dépistage, à l’picture de celle du most cancers du sein ou du colon, où chaque personne identifiée comme étant à risque sera invitée à consulter”, advances Xavier Jouven. On parle ici de “prédiction” personnalisée, à l’heure où la médecine en est à de la “prévention” personnalisée.

Them collected are problems with the Caisse nationale d’assurance maladie (CNAM). “Nous avons sued à la CNAM de nous confier toutes les données de victims d’arrêt cardiacaque: tout ce qu’ils avaient consommé comme medicaments, leurs examinas, leurs diagnosticos durante les 10 ans avant la survenue de la mort subite” poursuit le heart specialist .

A cela, il faut ajouter les données des pompiers et du Samu qui communicant les cas de mort subite et celles des companies de réanimation. In whole, the coed groups are made up of 350,000 folks, which embrace 20 million medical diagnosticians.

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 nameless et il leur a fallu plus de deux ans et demi pour les obtenir et réaliser les démarches auprès de la Fee Nationale de l’Informatique et des libertés (CNIL).

Toutes ces données sont intéressantes pour la recherche puisqu’uparavant, les médecins avaient une imaginative and prescient réduite des personnes à risque. “Là, on va pouvoir étendre les facteurs de risque à des facteurs non cardiovascular et trouver des origines plus rares”, précise-t-il.

Pour analyzer 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 structureées est essentiel afin de les renders lisibles pour l’intelligence artificielle. Ensuite, pour les analyzer dans le détail, l’algorithme intervene. “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”, which interprets into quoi une personne a un surrisque de mort subite. Ainsi, a affected person pourra savoir précisément s’il est sujet à un risque de mort sudden en fonction des facteurs qu’il présente et ceux trouvés par l’algorithme.

Le deuxième avantage du recourses à l’intelligence artificielle est le fait qu’elle soit ready d’identifier les micro signaux “que les médecins ne peuvent pas voir notamment en ce qui concerne les victimes jeunes”. The bottom of données accueille aussi des informations non cardiovascular automobile “as a medecin nous ne savons pas identifier la overwhelming majority des future victims”, specifies 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

At this stage, l’intelligence artificielle will be capable to establish, in inhabitants générale, les personnes ayant plus de 90% de risque d’être sufferer d’une mort subite dans l’année. Mais pour être sure 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 verifier si ces prédictions sont valides. If it really works, the group will ensuite lancer une étude interventionnelle.

“Pour le second, les résultats sont très prometteurs. La France serait le premier pays au monde à faire de la prédiction personnalisée”, dévoile Xavier Jouven. The physician aurait in addition to the personnalized danger profile of their affected person: they’re danger issue #1, then quantity 2, and so on.

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

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