FIBRILLATE : détecter le risque d'arrêt cardiaque dès l'intervention des secours
Une part importante des morts subites cardiaques survient à l'occasion d'un infarctus du myocarde. Lorsqu'une artère coronaire se bouche, privant une partie du muscle cardiaque d'oxygène, le cœur devient particulièrement vulnérable aux troubles du rythme.
Une fibrillation ventriculaire peut alors survenir très rapidement, parfois avant même l'arrivée du patient à l'hôpital.
Le projet FIBRILLATE cherche à prédire ce risque dès la prise en charge par les équipes de secours, à partir d'un examen déjà réalisé en routine : l'électrocardiogramme (ECG).
Détecter des signaux invisibles à l'œil nu
L'ECG enregistre l'activité électrique du cœur. Il permet notamment aux soignants de reconnaître un infarctus, mais pourrait également contenir des indices annonçant une fibrillation ventriculaire imminente.
Ces signaux sont parfois trop subtils pour être identifiés par une analyse médicale classique.
Les chercheurs ont donc utilisé l'intelligence artificielle pour apprendre à reconnaître les caractéristiques des ECG de patients qui développeront une fibrillation ventriculaire, et à les distinguer de ceux dont le rythme restera stable.
Une étude internationale auprès de près de 1 000 patients
Les équipes ont rassemblé les ECG numériques de près de 1 000 patients victimes d'un infarctus entre 2020 et 2024, recueillis par les services d'urgence préhospitaliers en France, au Danemark et en Suède.
Parmi ces patients, environ un quart avait développé une fibrillation ventriculaire avant son arrivée à l'hôpital.
L'algorithme a été entraîné sur ces données, puis évalué sur une population indépendante de patients australiens afin de tester sa capacité à reconnaître le risque dans un contexte différent.
Des résultats encourageants
À partir d'un seul ECG, l'intelligence artificielle est parvenue à identifier environ trois quarts des patients qui allaient développer une fibrillation ventriculaire, avec une spécificité supérieure à 85 %, c'est-à-dire une bonne capacité à reconnaître les patients qui ne présenteraient pas cet événement.
Ces performances sont supérieures à celles obtenues avec les facteurs de risque électriques habituellement utilisés.
Autre intérêt : le modèle ne nécessite que trois informations immédiatement disponibles pour les secouristes : l'ECG, l'âge et le sexe du patient.
L'analyse montre notamment que certains indices prédictifs concernent la phase de récupération électrique du cœur, en particulier la forme de l'onde T et les anomalies du segment ST.
Vers une meilleure anticipation des urgences cardiaques
À terme, un tel outil pourrait aider les équipes de secours à identifier plus rapidement les patients présentant un risque élevé de fibrillation ventriculaire.
Il pourrait permettre de préparer une défibrillation, de mobiliser des moyens supplémentaires ou d'accélérer le transfert vers un service de cardiologie interventionnelle pour traiter l'artère obstruée.
Inversement, une meilleure identification des patients à faible risque pourrait contribuer à adapter les moyens mobilisés à leur situation.
Les chercheurs envisagent également, à plus long terme, la possibilité d'exploiter ce type d'analyse avec des dispositifs connectés capables d'enregistrer un ECG.
FIBRILLATE ouvre ainsi la perspective d'une médecine d'urgence capable de reconnaître un danger imminent avant qu'il ne provoque un arrêt cardiaque.
Prédire l'arrêt cardiaque avant qu'il ne survienne : deux projets, une même ambition
Chaque année, dans le monde, quatre à cinq millions de personnes meurent d'une mort subite cardiaque. Ce décès brutal, souvent inattendu, est généralement provoqué par une fibrillation ventriculaire, un dérèglement électrique du cœur qui l'empêche de propulser le sang. Sans intervention immédiate, les chances de survie sont très faibles.
Jusqu'à présent, la prévention reposait principalement sur l'identification des personnes présentant un risque élevé à long terme, notamment grâce aux défibrillateurs implantables. Mais de nombreux arrêts cardiaques surviennent chez des patients qui n'avaient jamais été identifiés comme étant à risque.
L'enjeu est aujourd'hui de pouvoir anticiper un arrêt cardiaque quelques jours, quelques heures, voire quelques minutes avant qu'il ne survienne.
C'est l'ambition commune des projets FIBRILLATE et SIGNAL ICD, soutenus par la Fondation Cœur & Recherche. Tous deux utilisent l'intelligence artificielle pour déceler, dans des données médicales déjà disponibles, des signaux annonciateurs d'une arythmie grave.
Leurs approches sont complémentaires : FIBRILLATE cherche à détecter le danger dès la prise en charge d'un infarctus par les secours, tandis que SIGNAL ICD analyse les données transmises par les défibrillateurs implantables pour anticiper les troubles du rythme chez les patients déjà équipés.
Ces travaux, encore au stade de la recherche, ouvrent la voie à une médecine capable d'intervenir avant l'arrêt cardiaque, plutôt que d'en traiter uniquement les conséquences.
