DEEPECG4U-COHORT
Mise au point d’un algorithme d’intelligence artificielle pour détecter les troubles de le repolarisation pathologiques sur l’ECG et le risque d’arythmies ventriculaires
Dans le cadre de votre prise en charge dans le service, un électrocardiogramme ECG a été réalisé L’ECG permet de calculer un certain paramètre dans la conduction électrique du coeur. Un de ces paramètres est celui qui correspond à la repolarisation cardiaque : l’intervalle QT. L’allongement de cet intervalle (LQT) peut montrer un risque augmenté de trouble du rythme qui peuvent être potentiellement fatal. Il peut être d’origine congénitale –cLQT (vous en êtes porteur depuis la naissance) ou bien lié à la prise de certains médicaments-diLQT. La mesure correcte de cet intervalle n’est pas aisée et nécessite d’être analysée par un rythmologue en étant notamment être corrigé selon votre fréquence cardiaque afin d’être corrigée (QTc). Pour tenter de résoudre ce problème nous développons un modèle d’intelligence artificielle permettant de mesurer et d’analyser de façon plus simple et disponible cet intervalle ainsi que l’analyse d’autres segments dans la conduction cardiaque. L’objectif principal de ce projet est donc de mettre au point prospectivement en vraie-vie ce modèle de mesure du QTc et de détection/typage des LQT. Pour répondre à la question posée dans la recherche, il est prévu d’inclure 5000 personnes ayant une indication clinique (patients ou volontaire sains) ou dans un contexte d’une autre recherche (si autorisé) à la réalisation d’un ECG dans des établissements de soins au sein de l’APHP en Cardiologie, Rythmologie, Oncologie, Endocrino/Diabétologie, Urgences cardiovasculaires, CIC, Médecine interne, et Dermatologie.







