2019

HYDRO

établissements & professionnels de santé
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Le contexte

L’insuffisance cardiaque est une pathologie liée le plus souvent à une perte d’efficacité de la fonction “pompe” du cœur. Cela peut entraîner des conséquences pour le patient dans son quotidien du fait notamment d’un important essoufflement et d’une fatigue disproportionnés par rapport à l’effet produit. L’insuffisance cardiaque peut aussi entraîner de fréquentes hospitalisations. C’est une cause importante de mortalité, en particulier chez les personnes âgées. Malgré les grands progrès réalisés, la prise en charge thérapeutique des patients en insuffisance cardiaque reste complexe, et les hospitalisations difficiles à anticiper.

 

Les objectifs

L’objectif du projet HYDRO est de prédire les crises d’insuffisance cardiaque menant à une hospitalisation pour les patients porteurs d’un pacemaker. L’équipe de ce projet va ainsi développer un score de risque de décompensation cardiaque (évènement aiguë d’insuffisance cardiaque), qui sera calculé et mis à jour très régulièrement pour chaque patient.

Cela permettra d’adapter la prise en charge thérapeutique du patient afin d’éviter autant que possible la nécessité d’hospitalisation. 

 

L’amélioration de la compréhension de l’insuffisance cardiaque permettra une meilleure prise en charge thérapeutique personnalisée et préventive. Elle permettra également une réduction de la mortalité sur tout le territoire, ainsi qu’une réduction des hospitalisations.

 

L'innovation clinique

Les solutions existantes, reposant généralement sur un suivi quotidien du poids et des signes cliniques du patient via un questionnaire, ne permettent pas de prédire efficacement les crises de décompensation cardiaque. Basé sur des algorithmes d’intelligence artificielle (IA)  à l’état de l’art, l’innovation centrale du projet Hydro consiste à utiliser les données de parcours de soin de patients pour annoter automatiquement les données de télésuivi (capteurs cardiaques connectés) apportées par la plateforme d’Implicity. Cette étape, nécessaire pour l’apprentissage des algorithmes, est généralement manuelle, longue et coûteuse.