En première mondiale, la start-up Kantify et le laboratoire de l’ULB dédié à la recherche sur l’intelligence artificielle (IRIDIA) ont annoncé, mercredi dans les colonnes de L’Echo, avoir mis au point un modèle de prédiction de la fibrillation auriculaire (FA), le trouble du rythme cardiaque le plus répandu. On estime en effet qu’à 65 ans, environ une personne sur 15 présente une fibrillation auriculaire, même si tous n’en souffrent pas.

Si la maladie est asymptomatique chez une personne sur trois, lorsque des symptômes se manifestent quand même, ils se traduisent par des palpitations, des malaises, un essoufflement anormal, parfois des douleurs thoraciques. Et quand on sait la FA, caractérisée par un cœur qui s’emballe et bat de manière irrégulière et anarchique, augmente jusqu’à cinq fois le risque d’accident vasculaire cérébral (AVC), susceptible d’entraîner une hémiplégie et/ou des troubles de la parole, on comprend tout l’intérêt d’un dépistage pour, le cas échéant, administrer un traitement pharmacologique après bilan complet chez un cardiologue.

Avec une précision de plus de 80 %

C’est dans ce contexte que s’inscrit le nouvel algorithme, fruit d’une année de recherche de la start-up Kantify et du Laboratoire dédié à la recherche sur l’intelligence artificielle de l’ULB. “Nous sommes la première équipe à prédire un épisode de la fibrillation auriculaire au niveau individuel chez les patients, ce qui ouvre la voie à de nouveaux protocoles de traitement”, a expliqué Hugues Bersini, directeur de l’IRIDIA, à nos confrères de L’Echo.

Le développement de deux modèles complémentaires utilisant des techniques différentes de machine learning permet en effet de prédire l’incident dans les 30 secondes précédant l’épisode de fibrillation avec une précision dépassant les 80 %, ont affirmé les chercheurs. “La prédiction se fait en fonction du passif individuel du patient et de ses données précédemment enregistrées, ont-ils encore précisé. Cela permet une adaptation du traitement patient par patient”.

Un des défis a consisté à créer un algorithme capable de fonctionner avec une puissance de calcul suffisante et peu énergivore pour tenir dans un pacemaker.

L’intelligence artificielle nous intéresse mais doit être encadrée et contrôlée car en cardiologie et en rythmologie, une mauvaise interprétation des troubles du rythme peut avoir des conséquences vitales pour le patient, nous a fait remarquer un cardiologue des Cliniques universitaires Saint Luc, qui “en tant qu’expert dans le domaine”, s’est dit “curieux et intéressé de savoir quel algorithme de stimulation sera utilisé pour prévenir la fibrillation auriculaire…” 

Si l’initiative est à encourager, “il ne faut pas perdre de vue que cet algorithme concerne le patient implanté d’un pacemaker et qui présente de la fibrillation auriculaire, a souligné le cardiologue le cardiologue. Or, tous les patients souffrant de fibrillation auriculaire ne sont pas porteurs d’un pacemaker. Loin de là”.

Trouver un partenaire industriel et renforcer les liens avec la communauté médicale constituent les prochaines étapes clés pour cette découverte. "Ici nous sommes encore au stade de la prédiction, il faut que cela devienne de la prévention pour aider concrètement les patients", a fait savoir Ségolène Martin, CEO de Kantify.