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

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