Prédiction de la Mort Subite de l'Adulte et Identification des Facteurs de Risque Associés grâce au Machine Learning

Exploring Risk Factors and Prediction Models for Sudden Cardiac Death with Machine Learning

• Auteur / Autrice : Younès Youssfi
• Direction : Nicolas Chopin, Xavier Jouven
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathématiques appliquées
• Date : Soutenance le 12/09/2023
• Etablissement(s) : Institut polytechnique de Paris
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de mathématiques Hadamard (Orsay, Essonne ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de Recherche en Economie et Statistique (Palaiseau ; 1993-....) - Paris Centre de Recherche Cardiovasculaire (Paris ; 2010-....)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : École nationale de la statistique et de l'administration économique (Palaiseau ; 1960-....)
• Jury : Président / Présidente : Emmanuel Bacry
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Nicolas Chopin, Emmanuel Bacry, Robin Ryder, Philippe Ravaud, Salima El Kolei, Sophie Donnet
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Robin Ryder, Philippe Ravaud
• DOI : 10.70675/4b2be05ez0e83z402fz84b3z7ff68e6031a9

Mots clés

Mots clés contrôlés

Mort subite cardiaque

Apprentissage automatique

Mots clés libres

Mort subite de l'adulte

Apprentissage statistique

Clustering

Prédiction individualisée

Sélection de variables

Sudden cardiac death

Machine learning

Clustering

Personalized prediction

Variable selection

Résumé

La mort subite de l'adulte est définie comme une mort inattendue sans cause extracardiaque évidente, survenant avec un effondrement rapide en présence d'un témoin, ou en l'absence de témoin dans l'heure après le début des symptômes. Son incidence est estimée à 350,000 personnes par an en Europe et 300,000 personnes aux Etats-Unis, ce qui représente 10 à 20% des décès dans les pays industrialisés. Malgré les progrès réalisés dans la prise en charge, le pronostic demeure extrêmement sombre. Moins de 10% des patients sortent vivants de l'hôpital après la survenue d'une mort subite. Les défibrillateurs automatiques implantables offrent une solution thérapeutique efficace chez les patients identifiés à haut risque de mort subite. Leur identification en population générale demeure donc un enjeu de santé publique majeur, avec des résultats jusqu'à présent décevants. Cette thèse propose des outils statistiques pour répondre à ce problème, et améliorer notre compréhension de la mort subite en population générale. Nous analysons les données du Centre d'Expertise de la Mort Subite et les bases médico-administratives de l'Assurance Maladie, pour développer trois travaux principaux :- La première partie de la thèse vise à identifier de nouveaux sous-groupes de mort subite pour améliorer les modèles actuels de stratification du risque, qui reposent essentiellement sur des variables cardiovasculaires. Nous utilisons des modèles d'analyse du langage naturel et de clustering pour construire une nouvelle représentation pertinente de l'historique médical des patients.- La deuxième partie vise à construire un modèle de prédiction de la mort subite, capable de proposer un score de risque personnalisé et explicable pour chaque patient, et d'identifier avec précision les individus à très haut risque en population générale. Nous entraînons pour cela un algorithme de classification supervisée, combiné avec l'algorithme SHapley Additive exPlanations, pour analyser l'ensemble des consommations de soin survenues jusqu'à 5 ans avant l'événement.- La dernière partie de la thèse vise à identifier le niveau optimal d'information à sélectionner dans des bases médico-administratives de grande dimension. Nous proposons un algorithme de sélection de variables bi-niveaux pour des modèles linéaires généralisés, permettant de distinguer les effets de groupe des effets individuels pour chaque variable. Cet algorithme repose sur une approche bayésienne et utilise une méthode de Monte Carlo séquentiel pour estimer la loi a posteriori de sélection des variables.

Sudden cardiac death (SCD) is defined as a sudden natural death presumed to be of cardiac cause, heralded by abrupt loss of consciousness in the presence of witness, or in the absence of witness occurring within an hour after the onset of symptoms. Despite progress in clinical profiling and interventions, it remains a major public health problem, accounting for 10 to 20% of deaths in industrialised countries, with survival after SCD below 10%. The annual incidence is estimated 350,000 in Europe, and 300,000 in the United States. Efficient treatments for SCD management are available. One of the most effective options is the use of implantable cardioverter defibrillators (ICD). However, identifying the best candidates for ICD implantation remains a difficult challenge, with disappointing results so far. This thesis aims to address this problem, and to provide a better understanding of SCD in the general population, using statistical modeling. We analyze data from the Paris Sudden Death Expertise Center and the French National Healthcare System Database to develop three main works:- The first part of the thesis aims to identify new subgroups of SCD to improve current stratification guidelines, which are mainly based on cardiovascular variables. To this end, we use natural language processing methods and clustering analysis to build a meaningful representation of medical history of patients.- The second part aims to build a prediction model of SCD in order to propose a personalized and explainable risk score for each patient, and accurately identify very-high risk subjects in the general population. To this end, we train a supervised classification algorithm, combined with the SHapley Additive exPlanation method, to analyze all medical events that occurred up to 5 years prior to the event.- The last part of the thesis aims to identify the most relevant information to select in large medical history of patients. We propose a bi-level variable selection algorithm for generalized linear models, in order to identify both individual and group effects from predictors. Our algorithm is based on a Bayesian approach and uses a Sequential Monte Carlo method to estimate the posterior distribution of variables inclusion.