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Estimation du risque de mort subite par arrêt cardiaque a l’aide de méthodes d’apprentissage artificiel
Charles-Henri Cappelaere
Laboratoire SIGMA
Directeurs de thèse : Gérard Dreyfus et Rémi Dubois
Résumé
On dénombre plus de 40 000 cas de morts subites en France, chaque année. Depuis le début des années 2000, le défibrillateur automatique implantable (DAI) est prescrit de manière prophylactique aux populations à risque. Nombre de ces implantations semblent prématurées : une étude récente a révélé que 81% des DAI implantés chez les patients étudiés n’ont jamais délivré de thérapie pendant les cinq années suivant l’implantation. Cette constatation soulève un problème en raison des complications post-opératoires encourues par les patients porteurs d’un défibrillateur implantable. Avec la rupture de sonde, les chocs électriques engendrés inutilement (c’est-à-dire lorsque la vie du patient n’est pas menacée) par le défibrillateur sont les complications les plus fréquentes : des études ont montré que 13% à 17% des patients porteurs d’un défibrillateur implanté ont subi au moins un choc inutile, susceptible de fragiliser le tissu cardiaque. Il apparaît donc important de mieux définir la population à risque de mort subite, afin d’optimiser la sélection des patients candidats.
Le pouvoir prédictif de mort subite des différents descripteurs des enregistrements électrocardiographiques de longue durée (Holter) a fait l’objet de nombreuses études univariées, sans permettre d’amélioration des critères de sélection. Dans ce mémoire, nous présentons l’analyse multivariée des descripteurs de l’enregistrement Holter que nous avons menée. Nous avons extrait l’ensemble des descripteurs calculables sur la base étiquetée d’enregistrements Holter de patients, victimes ou non d’arythmies traitées par le DAI, dont nous disposons. En mettant à profit les connaissances physiologiques sur l’arythmogenèse, nous avons réalisé une sélection des descripteurs les plus pertinents. Puis, à l’aide d’une méthode originale de conception et d’évaluation de classifieur, nous avons construit un classifieur ad hoc, basé, lui aussi, sur les connaissances physiologiques de l’arythmogenèse ; ce classifieur discrimine les patients à risque (pour lesquels il recommande l’implantation), des patients pour lesquels l’implantation ne paraît pas opportune.
À l’issue de notre étude, et au vu des performances atteintes, il semble possible d’améliorer la fiabilité des indications d’implantation prophylactique, à l’aide de méthodes d’apprentissage statistique. Pour valider cette conclusion, il paraît néanmoins nécessaire d’appliquer la méthode exposée dans la présente étude à une base de données de plus grande dimension, et de contenu mieux adapté à nos objectifs.