Fibrillation atriale : identification de facteurs de risque majeurs d’insuffisance cardiaque
A l’aide d’un système d’intelligence artificielle basé sur l’apprentissage automatique (machine learning), une équipe japonaise a pu identifier sept facteurs prédictifs du risque de développer une insuffisance cardiaque chez des patients atteints de fibrillation auriculaire (FA) [1].
« En utilisant sept variables simples et faciles d'accès, notre modèle d'apprentissage automatique a permis de stratifier le risque d'hospitalisation pour insuffisance cardiaque chez les patients avec une FA, offrant ainsi une opportunité de prévenir l'insuffisance cardiaque » dans cette population, ont commenté les chercheurs.
La prise en charge de la FA s'appuie essentiellement sur la prévention du risque de complication thromboembolique, désormais bien établi, à travers la mise en place d'un traitement anticoagulant. Concernant l'insuffisance cardiaque, dont l'apparition est fortement corrélée à la présence d'une FA, elle est peu prise en compte dans l'approche préventive, soulignent les auteurs, alors que l'incidence de cette complication « est désormais plus importante chez ces patients que celle des événements thromboemboliques ».
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