Une première mondiale belge pour prévenir les incidents cardiaques

La fibrillation auriculaire touche 2% de la population mondiale et est en forte croissance. Elle est l’une des causes principales d’accident vasculaire cérébral et d’insuffisance cardiaque. Kantify et l’IRIDIA ont uni leurs forces il y a plus d’un an pour tenter de mettre au point une prédiction efficace de ces incidents cardiaques.

"Notre algorithme est une première mondiale", annonce avec fierté Ségolène Martin, CEO de Kantify. Après un an de recherche, la start-up et le Laboratoire d’intelligence artificielle de l’Université libre de Bruxelles viennent d’annoncer une découverte qui a été reçue avec beaucoup d’intérêt dans la communauté des cardiologues. "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", explique Hugues Bersini, directeur de l’IRIDIA.

30 secondes qui sauvent une vie

L’équipe commune a développé deux modèles complémentaires utilisant des techniques différentes de machine learning, selon plusieurs contraintes. Ils arrivent désormais à prédire l’incident dans les 30 secondes précédant l’épisode de fibrillation avec une précision dépassant les 80%.

30 secondes, cela peut paraître peu mais pour les porteurs de pacemakers, ces quelques secondes représentent une fenêtre pendant laquelle le pacemaker peut intervenir et donc empêcher l’épisode de fibrillation de se déclencher. La prédiction se fait en fonction du passif individuel du patient et de ses données précédemment enregistrées. Cela permet une adaptation du traitement patient par patient.

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Une avancée notable et qui concerne de nombreux Belges puisqu’on estime à 110.000 le nombre de patients atteints de fibrillation auriculaire en Belgique. Il faut savoir que 40% des patients porteurs de pacemakers feront de la fibrillation auriculaire et on en implante en moyenne chez nous plus de 15.000 supplémentaires par an.

Un an de recherche

Les données utilisées pour les premiers tests en laboratoire provenaient d’un cardiologue qui les collectait depuis plusieurs années sans trop savoir comment leur donner une valeur et une utilité. Précédemment active dans la prédiction des prix, la start-up Kantify a accepté le défi. Au départ, l’idée était de voir s’il était possible de déterminer qu’une fibrillation était en cours. La partie prédictive était un test qui a été plus concluant que prévu et a donné naissance à cette découverte qui pourrait s’avérer majeure dans le domaine.

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L’ULB et Kantify ont travaillé de concert mais avec des approches différentes. Le laboratoire de l’université a eu une approche avec des algorithmes extrêmement puissants mais qui exigeaient une puissance de calcul très importante. Un obstacle puisqu’il faut réussir à intégrer le résultat dans un petit boîtier comme celui d’un pacemaker. Kantify a réussi à créer ensuite un algorithme capable de fonctionner avec une puissance de calcul suffisamment puissante mais peu énergivore pour tenir dans un pacemaker.

Prochaines étapes

Des contacts avancés sont en cours avec des entreprises du secteur médical pour passer à la vitesse supérieure. En attendant, les deux équipes sont respectivement contactées par des entreprises du secteur pour travailler sur des projets d’IA dans la santé. "De nombreuses entreprises ont des données qu’elles ne savent pas comment exploiter. Certaines ne veulent pas choisir le mauvais partenaire. Notre capacité à résoudre des problèmes complexes de prédiction dans un domaine où la protection des données a une importance capitale répond à ce besoin", explique Ségolène Martin.

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", explique Ségolène Martin. Kantify et le laboratoire de l’ULB vont devoir développer un protocole et une thérapie avec un industriel comme un fabricant de pacemaker par exemple. Il restera ensuite l’étape de la certification qui n’est jamais évidente dans le secteur.