ANTICIPES

Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique

Finalité de l'étude

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

La mort subite (MS) représente une grande cause de décès dans les pays développés, de séquelles et d'invalidité dans le monde. En créant un outil de prédiction fiable et précis reposant sur l’IA, ce projet pourrait révolutionner les différents systèmes de santé et les soins en permettant une détection plus précoce des patients à haut risque de faire une MS. Pour les patients à très haut risque, cela permettrait d'initier des interventions préventives ciblées notamment cardiologiques (telles qu’une épreuve d’effort, une coronarographie, une IRM cardiaque,etc...) , d'optimiser les traitements (traitement de la dyslipidémie, de l’hypertension,...) , et potentiellement de réduire la mortalité et les séquelles associées. Pour les patients à très faible risque, cela permettrait d’éviter des examens médicaux futiles et coûteux pouvant être invasifs et par conséquent potentiellement dangereux pour le patient.
L’objectif principal de cette étude est de valider les performances et la généralisation de notre algorithme d’IA (pré-entrainé sur la plateforme du CASD) pour la prédiction individualisée du risque de mort subite dans la population générale, en utilisant les données de l’Échantillon National de Données de Santé (ESND).
Les cas de MS seront repérés à l’aide des diagnostics hospitaliers codés selon la classification internationale des maladies (CIM 10, cité ci-dessous) dans le Programme de Médicalisation des Systèmes d'Information (PMSI).
L’algorithme pré-entrainé par le passé (qui avait fait l’objet d’une sélection d’hyperparamètres par grid search) sera ensuite testé sur l’ensemble de la population de l’ESND afin de pouvoir évaluer ses performances sur un échantillon représentatif de la population générale, en dehors de sa zone géographique d’entrainement.