Deep learning : des chercheurs de l'Université Johns Hopkins présentent une nouvelle approche pour la prédiction des crises cardiaques dues à l'arythmie cardiaque

"Les applications d’intelligence artificielle dans le domaine de la santé sont nombreuses, la prévention des crises cardiaques est notamment au cœur de nombreuses recherches. Une équipe de l’Université Johns Hopkins propose une nouvelle approche de deep learning qui associe les réseaux de neurones et l’analyse de survie pour prédire la probabilité d’une personne d’avoir une crise cardiaque due à l’arythmie dans les dix années suivantes. Leur étude intitulée « Prédiction de la survie à la mort subite arythmique à l’aide d’une analyse d’apprentissage en profondeur des cicatrices dans le cœur » a été publiée dans la revue Nature Cardiovascular Research.

Près d’un million de français souffrent d’arythmie cardiaque, une anomalie de la fréquence cardiaque. On parle de bradycardie lorsque le cœur bat trop lentement et de tachycardie s’il bat trop vite ou irrégulièrement. Certaines formes d’arythmie entraînent des symptômes bénins mais d’autres, plus graves, ont des répercussions sur l’apport sanguin et sans traitement, peuvent provoquer un AVC, une crise cardiaque, une insuffisance cardiaque ou une mort subite.

Le deep learning est souvent utilisé pour prédire les crises cardiaques. Les algorithmes peuvent servir à déterminer l’état des vaisseaux sanguins, les chercheurs de l’Université Hopkins ont conçu un algorithme pour évaluer les modèles de cicatrices du tissu cardiaque des patients qui peut prédire les arythmies avec plus de précision que les médecins..." Lire la suite