Prédire le poids des patients à partir des signaux cardiaques

Avec la montée de la technologie dans le domaine de la santé, il y a un besoin croissant de nouvelles façons de suivre et d'évaluer la santé des patients. Pour la surveillance continue de la santé cardiaque, les dispositifs portables et implantés, ainsi que les outils de surveillance mobile, sont devenus essentiels. Analyser les signaux cardiaques s'avère être une méthode utile pour évaluer l'état des patients. En particulier, examiner les signaux cardiaques, comme les Électrogrammes intracardiaques (EGMs), peut donner des infos importantes sur la santé cardiaque d'un patient et même donner des indices sur son âge ou son poids.

Traditionnellement, les docs passent en revue l'historique d'un patient pendant le processus de diagnostic, ce qui aide à poser un diagnostic et à prendre des décisions de traitement. Mais comme la collecte de données évolue vers des méthodes à distance, comme l'utilisation de moniteurs Holter et de dispositifs portables, interpréter les signaux des patients devient plus important. Avoir des infos supplémentaires sur les caractéristiques démographiques d'un patient, comme l'âge et le poids, est crucial pour développer des diagnostics et des plans de traitement précis. Quand ces infos démographiques manquent, il faut analyser ce que les signaux peuvent nous dire sur le patient.

Les données démographiques incluent des infos non médicales sur les patients, comme l'âge, le poids et le sexe. En cardiologie, les chercheurs ont étudié comment ces facteurs se lient aux signaux cardiaques, trouvant des preuves significatives que l'âge, le sexe et le poids peuvent influencer la santé et le fonctionnement cardiaque. Par exemple, les patients plus âgés montrent souvent plus de changements structurels et électriques dans leur cœur, surtout lors de problèmes de rythme cardiaque comme la fibrillation atriale (AF). Les patients plus jeunes, eux, ont souvent des facteurs protecteurs contre ces risques. Des différences de genre sont également notées, où les hommes et les femmes peuvent présenter des taux différents de problèmes cardiaques, ce qui suggère la nécessité de stratégies de prévention adaptées.

Traiter les maladies cardiaques est compliqué et nécessite souvent une approche plus personnalisée. Dans le monde de la médecine personnalisée, les efforts pour fournir des traitements précis sont en cours, mais c'est un travail complexe et ça peut coûter cher. Donc, trouver des signaux spécifiques qui peuvent guider les décisions de traitement est crucial.

Cette étude vise à voir comment les signaux cardiaques peuvent prédire le poids d'un patient en se basant sur les électrogrammes intracardiaques collectés. Une étude récente s'est concentrée sur la prédiction de l'âge utilisant des signaux similaires. Dans cette étude, des algorithmes avancés ont été utilisés pour analyser des données en séries chronologiques. L'un de ces algorithmes, Minirocket, a montré de meilleures performances qu'un autre algorithme largement utilisé appelé XGBoost dans divers scénarios, atteignant une très haute précision. Pendant ce temps, XGBoost a montré des signes de surajustement, surtout quand il s'agit de classes mal représentées.

#Données des patients

Les données utilisées pour cette étude proviennent d'un registre de patients atteints d'AF recrutés pendant leur traitement. Une révision approfondie des données a été faite par des experts dans le domaine, classifiant chaque signal cardiaque comme étant soit AF soit Tachycardie Atrial (AT). Pour cette étude, un jeu de données équilibré a été créé, assurant qu'il y avait un nombre égal de cas d'AF et d'AT. Tous les participants ont accepté de rejoindre l'étude, en suivant des protocoles éthiques.

#Collecte des signaux cardiaques

Le jeu de données pour cette étude était composé de milliers de signaux cardiaques. Pendant les procédures de surveillance cardiaque, un cathéter spécialisé avec plusieurs électrodes a été utilisé pour collecter les signaux cardiaques. Les signaux ont été enregistrés pendant un temps défini et filtrés pour se concentrer sur la plage de fréquence pertinente.

Pour l'analyse, des signaux cardiaques d'environ quatre secondes ont été utilisés. Cette durée permet de bien comprendre le rythme cardiaque sans compliquer les choses. Les signaux originaux ont été standardisés pour s'assurer qu'ils pouvaient être comparés efficacement. Le bruit d'autres activités cardiaques a été minimisé pour se concentrer sur les signaux d'intérêt.

Pour analyser le poids des patients, les valeurs de poids continues ont été divisées en catégories. Chaque poids tombe dans une plage ou un bin prédéfini. Par exemple, si le poids d'un patient est de 82 kg, il serait classé dans le groupe étiqueté "<89 kg". L'étude a testé différents nombres de bins pour voir comment cela affectait les résultats.

#Algorithmes de classification

Deux algorithmes principaux ont été utilisés dans cette étude : Minirocket et XGBoost.

Minirocket est conçu pour analyser rapidement et efficacement des données en séries chronologiques. Il utilise des motifs générés aléatoirement pour extraire des caractéristiques utiles des signaux cardiaques. Cette approche s'est révélée efficace, surtout pour les grands ensembles de données.

XGBoost est un autre algorithme bien connu qui utilise une méthode appelée boosting par gradient pour améliorer les prédictions. Il construit une série d'arbres de décision, chacun corrigeant les erreurs de l'arbre précédent. Bien qu'il soit puissant et largement utilisé, il peut parfois souffrir de surajustement, ce qui signifie qu'il devient trop adapté aux données d'apprentissage et performe mal sur de nouvelles données.

#Évaluation des performances

Pour évaluer combien les algorithmes ont bien fonctionné, une méthode appelée validation croisée Monte Carlo a été utilisée. Cela implique de diviser plusieurs fois les données en groupes d'entraînement et de test pour mesurer combien chaque algorithme fonctionne bien.

Divers indicateurs ont été utilisés pour évaluer les algorithmes, y compris :

• Précision : La justesse globale des prédictions faites par le modèle.
• Score F1 : Une mesure qui équilibre précision et rappel pour les classifications binaires.
• Aire sous la courbe (AUC) : Un indicateur de la capacité du modèle à distinguer entre différentes classes.

Ces évaluations aident à assurer la fiabilité et l'efficacité des algorithmes pour prédire les données des patients.

#Résultats

Cette étude a montré combien les deux algorithmes pouvaient efficacement prédire le poids des patients en utilisant des signaux cardiaques. Les résultats de classification indiquent que Minirocket a mieux performé que XGBoost, avec des scores élevés dans diverses mesures. D'un autre côté, bien que XGBoost ait montré des performances décentes, il a eu du mal avec les classes qui étaient sous-représentées, ce qui est souvent un problème avec des données déséquilibrées.

Minirocket s'est révélé plus stable et fiable, maintenant une haute performance même avec plus de classes. Cependant, il a vu une légère baisse de précision lorsque le nombre de bins était réduit.

Des matrices de confusion ont été utilisées pour visualiser la performance des deux algorithmes. Minirocket a atteint une haute précision et un bon rappel, tandis que XGBoost a révélé des valeurs plus faibles pour les classes avec moins d'échantillons, soulignant sa tendance à avoir des difficultés avec les ensembles de données déséquilibrés.

#Conclusion

Cette étude a introduit une nouvelle méthode pour estimer les caractéristiques démographiques des patients à partir des signaux cardiaques, soulignant son importance pour la médecine personnalisée et la surveillance de la santé à distance. Les résultats suggèrent que l'analyse des signaux cardiaques peut fournir des infos précieuses sur le poids des patients.

Minirocket est ressorti comme une option plus robuste par rapport à XGBoost, montrant son efficacité à gérer différentes classes et les déséquilibres de classes. Pendant ce temps, les défis de XGBoost avec le surajustement indiquent un besoin d'améliorations, notamment dans les situations avec des données déséquilibrées.

Dans l'ensemble, cette recherche ouvre des pistes pour des investigations supplémentaires sur le raffinement des algorithmes, l'amélioration de la précision des prédictions et l'exploration de fonctionnalités supplémentaires. Elle souligne le potentiel de l'analyse des signaux cardiaques pour fournir des infos critiques qui peuvent améliorer les soins médicaux et les stratégies de traitement des patients.