30 secondes qui peuvent sauver une vie

IA L'entreprise Kantify et Iridia, le laboratoire de l'ULB dédié à la recherche sur l'intelligence artificielle (IA) ont mis au point un modèle capable de prédire un épisode de fibrillation auriculaire dans les 30 secondes précédant l'incident cardiaque avec une précision dépassant les 80%. C'est une première mondiale...

28 novembre 2019

Àla base de cette initiative un cardiologue : le Dr Jean-Marie Grégoire qui voulait parvenir à utiliser l'IA comme un outil, non pas de dépistage de la fibrillation auriculaire mais de prévision de celle-ci. C'est lui qui a proposé à Iridia de travailler sur la mise au point d'un modèle de prédiction de la fibrillation auriculaire, le trouble du rythme cardiaque le plus répandu dans le monde, une des causes principales d'AVC et d'insuffisance cardiaque.

Unir les forces

" À son tour, Iridia, par l'entremise de son directeur, le Pr Hugues Bersini, avec lequel nous avons des liens étroits, nous a proposé d'unir nos forces respectives pour mener à bien ce projet ", commente Ségolène Martin, PDG et cofondatrice de Kantify, une entreprise belge fondée en 2016 et spécialisée dans le développement de modèles et solutions d'IA pour d'autres entreprises, primée à de nombreuses reprises pour l'excellence de ses travaux et résultats.

" Composée principalement d'ingénieurs en IA, Kantify est en effet spécialisée en prédiction. Nous avons développé une méthode qui a fait ses preuves dans de nombreux domaines, notamment celui des prix, du marketing prédictif et de l'analyse automatisée de documents. Mais cette fois, il s'agissait pour nous d'un premier projet dans un secteur qui nous intéresse depuis longtemps, celui de la santé. Sachant que l'IA a un très grand potentiel en la matière, c'est avec enthousiasme que nous avons répondu à l'appel du Pr Bersini. Il est très motivant de pouvoir contribuer au progrès scientifique dans le domaine médical. "

Approches différentes et complémentaires

" Tout au long du développement du modèle, la collaboration a été très satisfaisante ", assure Ségolène Martin. " Nous avons travaillé de concert avec le laboratoire du Pr Bersini, mais avec des approches différentes. "

" En termes de machine learning, le choix d'une technique dépend d'un ensemble de contraintes. En ce qui concerne la prédiction de la fibrillation auriculaire, deux contraintes importantes ont été d'une part, la précision ou la performance du modèle, et d'autre part, sa 'gourmandise' en puissance de calcul. Un équilibre délicat à trouver. "

" Tandis que le laboratoire de l'ULB a eu une approche avec des algorithmes extrêmement performants mais qui exigent une puissance de calcul très importante, Kantify s'est concentrée sur des techniques qui ne nécessitent pas une puissance de calcul trop grande. L'objectif est en effet de développer un modèle peu énergivore de manière à pouvoir intégrer le résultat dans un petit boîtier comme celui d'un pacemaker. "

Une précision remarquable

" Les deux approches ont permis de prédire un épisode de fibrillation auriculaire dans les 30 secondes précédant l'incident cardiaque avec une précision dépassant les 80%, ce qui est plus concluant que prévu ", se réjouit la CEO de Kantify. " Le délai de 30 secondes peut paraître court mais pour les porteurs d'un stimulateur cardiaque, ces quelques secondes représentent une fenêtre pendant laquelle le stimulateur peut intervenir et délivrer un traitement préventif via ce qu'on appelle un 'pacing antitachycardique', empêchant ainsi l'épisode de fibrillation de se déclencher. "

Ségolène Martin est vraiment enchantée du résultat. " Il s'agit en effet d'un projet complexe sur lequel d'autres chercheurs ont échoué par le passé. Ce projet doit encore se poursuivre. "

" Certes il existe d'autres modèles qui peuvent détecter la fibrillation auriculaire mais la prévoir avec une fenêtre de 30 secondes c'est quelque chose de nouveau. Prévoir est différent de détecter. Nous faisons les deux mais notre originalité consiste dans la capacité de prévision. "

De la prédiction à la prévention

Sachant aussi que les porteurs d'un stimulateur cardiaque sont une population à très haut risque de présenter de la fibrillation auriculaire - environ 50% de probabilité contre 1% parmi la population générale - il est évident que ces derniers pourront le plus bénéficier du modèle qui vient d'être élaboré. " Un modèle qui peut aussi détecter la fibrillation et peut donc être utilisé dans d'autres types de dispositifs médicaux ", souligne la patronne de Kantify.

Quant à l'avenir, elle est bien consciente que pour aider les patients, il va falloir passer du stade de la prédiction à celui de la prévention, ce qui n'est pas une mince affaire.

" Nous sommes ravis de notre découverte mais nous sommes très conscients que pour faire de la prévention, il y a de nombreuses étapes qui doivent encore êtrefranchies. Il faut que de nouvelles thérapies soient développées, testées et mises sur le marché. Avant cela, notre modèle devra encore être amélioré grâce à de nouvelles données. Il existe aussi un certain nombre d'hypothèses à confirmer avant une application clinique et c'est ce sur quoi nous travaillons actuellement. "

Trouver un partenaire industriel pour développer un protocole et une thérapie et renforcer les liens avec la communauté médicale constituent pour Kantify et le laboratoire de l'ULB les prochaines étapes clés pour cette découverte qui intéresse les cardiologues.

" Des contacts avancés sont en cours avec des entreprises du secteur médical pour passer à la vitesse supérieure ", conclut Ségolène Martin. " Il restera alors plusieurs étapes à franchir. Nous avançons pas à pas. "