Brevet FR3129517A1 — publié le 20230526

Procédé de prédiction du risque de survenue d’une mort subite et dispositifs associés La présente invention concerne un procédé de prédiction du risque de survenue d’une mort subite chez un sujet, le procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant les étapes de : - réception de données relatives au parcours de santé d’un sujet, - détermination à partir des données reçues de l’appartenance du sujet à un groupe parmi un ensemble de groupes prédéfinis, chaque groupe étant associé à un ensemble de données prédéfinies, - recherche, pour chaque donnée prédéfinie déterminée, de la valeur de la donnée prédéfinie pour le sujet, pour obtenir un ensemble de valeurs propres au sujet, et - application d’un réseau de neurones sur les valeurs propres au sujet pour obtenir un risque de survenue d’une mort subite chez le sujet, le réseau de neurones étant spécifique du groupe déterminé. Figure pour l'abrégé : figure 2 Procédé de prédiction du risque de survenue d’une mort subite et dispositifs associés DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION La présente invention concerne un procédé de prédiction du risque de survenue d’une mort subite chez un sujet. La présente invention se rapporte également à un produit programme d’ordinateur et un support lisible d’informations impliqués dans le mise en œuvre du procédé de prédiction. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION La mort subite 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 survenant dans l’heure après le début des symptômes. Cette pathologie touche 30 000 à 40 000 personnes par an en France, et environ 300 000 personnes par an en Europe. Le pronostic demeure extrêmement sombre, avec une survie inférieure à 10% dans plusieurs études récentes. Plusieurs outils ont été proposés pour améliorer le pronostic, concernant la prise en charge préhospitalière, notamment via la chaîne de survie, le massage cardiaque précoce par les témoins, la défibrillation précoce ou la prise en charge hospitalière (par la prise en charge coronaire précoce ou l’application d’une hypothermie thérapeutique). Les résultats en termes de survie restent néanmoins décevants, en dépit d’un infléchissement récent selon certaines études. Considérant ces résultats modestes sur le versant thérapeutique, plusieurs alternatives préventives ont été proposées pour prévenir la survenue de tels événements. Ainsi, le développement des traitements antiarythimiques et des défibrillateurs automatiques implantables ont permis une prévention significative chez des patients identifiés à haut risque de mort subite. L’optimisation de l’usage de ces traitements préventifs repose donc sur l’identification des patients à risque. Dans ce contexte, si de nombreuses recherches ont été menées sur le versant "post-événement", notamment sur le soin apporté aux patients victimes d’une mort subite, la prédiction de la survenue d’un tel événement reste difficile. L’identification des patients à risque demeure donc un enjeu de recherche majeur, avec des résultats jusqu’à présent décevants. Certains groupes de patients à très haut risque de mort subite ont été identifiés (cardiopathies pro-arythmogènes spécifiques, structurelles ou électriques) et bénéficient d’ores et déjà d’une prise en charge rythmologique spécialisée. Mais du point de vue épidémiologique, ceux-ci ne constituent qu’une fraction très restreinte de l’ensemble de la population concernée, et la grande majorité des patients victimes d’une mort subite ne font pas partie de ces populations. En effet, le principal pourvoyeur de morts subites demeure à l’heure actuelle la cardiopathie ischémique, que ce soit à l’occasion d’un évènement aigu (infarctus du myocarde) ou lors du suivi de ces malades. La cohorte des patients atteints d’une cardiopathie ischémique est très importante, et seule une faible proportion d’entre eux présentera au cours de l’évolution une mort subite. Il existe par conséquent une discordance entre une population à très haut risque individuel mais d’effectif limité (cardiopathies pro-arythmogènes spécifiques, structurelles ou électriques) et une population à faible risque individuel mais d’effectif très important (cardiopathies ischémiques), qui constitue donc l’essentiel des patients victimes de mort subite en population générale. Le challenge de la prédiction de la mort subite demeure donc entier, puisque la plupart des patients ne peuvent bénéficier d’une stratification individuelle du risque, en l’absence de facteurs de risque en population clairement identifiés (à l’inverse du risque cardiovasculaire global par exemple, pour lequel des outils tels que le score de Framingham permettent une évaluation du risque individuel). Certains facteurs de risque, notamment les antécédents familiaux, ont été proposés pour stratifier ce risque individuel. Parmi la population des patients atteints de cardiopathie ischémique, qui constituent la majorité des victimes de mort subite, la prédiction repose actuellement essentiellement sur la fraction d’éjection du ventricule gauche, avec des résultats relativement décevants. Il existe donc un besoin pour un procédé permettant de prédire le risque de survenue d’une mort subite chez un sujet. A cet effet, la description décrit un procédé de prédiction du risque de survenue d’une mort subite chez un sujet, le procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant les étapes de réception de données relatives au parcours de santé d’un sujet, de détermination à partir des données relatives au parcours de santé de l’appartenance du sujet à un groupe parmi un ensemble de groupes prédéfinis, chaque groupe étant associé à un ensemble de données prédéfinies, pour obtenir un groupe déterminé et un ensemble de données prédéfinies déterminées, de recherche, pour chaque donnée prédéfinie déterminée, de la valeur de la donnée prédéfinie pour le sujet, pour obtenir un ensemble de valeurs propres au sujet, et d’application d’un réseau de neurones sur les valeurs propres au sujet pour obtenir un risque de survenue d’une mort subite chez le sujet, le réseau de neurones étant spécifique du groupe déterminé. Selon des modes de réalisation particuliers, le procédé de prédiction présente une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prise(s) isolément ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles : - chaque réseau de neurones est un réseau de neurones récurrents à porte. - les données reçues sont des données relatives au parcours de santé du sujet durant les cinq années précédentes. - chaque donnée prédéfinie est la présence d’un trouble ou la prise d’un médicament. - le nombre de données prédéfinies d’un groupe est compris entre 10 et 30, de préférence compris entre 15 et 25, avantageusement égal à 20. - un groupe est associé à des données prédéfinies relatives à un trouble de la respiration ou à la prise d’un produit limitant les troubles respiratoires. - un groupe est associé à des données prédéfinies relatives à un trouble neurologique ou à la prise d’un produit limitant les troubles neurologiques. - un groupe est associé à des données prédéfinies relatives à un trouble cancéreux ou à la prise d’un produit limitant les troubles cancéreux. - un groupe est associé à des données prédéfinies relatives à un trouble lié à une addiction ou à la prise d’un produit limitant les troubles liés à une addiction. - un groupe est associé à des données prédéfinies relatives à un trouble lié au vieillissement ou à la prise d’un produit limitant les troubles liés au vieillissement. - un groupe est associé à des données prédéfinies relatives à un trouble cardiaque ou à la prise d’un produit limitant les troubles cardiaques. - les groupes sont obtenus par application d’une technique de partitionnement en k-moyennes sur un ensemble de données comprenant des données relatives au parcours de santé d’un ensemble de sujets et chaque donnée prédéfinie d’un groupe est obtenue par application d’un outil d’analyse du langage sur un ensemble de données comprenant des données relatives au parcours de santé de l’ensemble de sujets. - l’ensemble de données comporte des données artificielles générés par application d’une fonction sur des données relatives au parcours de santé d’un ensemble de sujets. - la fonction est un réseau de neurones adverse. La description décrit également un produit programme d’ordinateur comportant des instructions de programme formant un programme d’ordinateur mémorisé sur un support lisible d’informations, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et mettant en œuvre un procédé d’évaluation tel que précédemment décrit lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement des données. La description concerne également un support lisible d’informations comportant des instructions de programme formant un programme d’ordinateur, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et mettant en œuvre un procédé d’évaluation tel que précédemment décrit lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement de données. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Des caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif, et faite en référence aux dessins annexés, sur lesquels : - la est une représentation schématique d’un système et d’un produit programme d’ordinateur, et - la est un ordinogramme d’un exemple de mise en œuvre d’un procédé de prédiction du risque de survenue d’une mort subite chez un sujet. DESCRIPTION DETAILLEE DE MODES DE REALISATION PREFERES DESCRIPTION DU SYSTEME UTILISE Un système 10 et un produit programme d’ordinateur 12 sont représentés sur la . L’interaction entre le système 10 et le produit programme d’ordinateur 12 permet la mise en œuvre d’un procédé de prédiction du risque de survenue d’une mort subite chez un sujet. Le procédé de prédiction est ainsi un procédé mis en œuvre par ordinateur. Le système 10 est un ordinateur de bureau. En variante, le système 10 est un ordinateur monté sur un rack, un ordinateur portable, une tablette, un assistant numérique personnel (PDA) ou un smartphone. Dans le cas de la , le système 10 comprend un calculateur 14, une interface utilisateur 16 et un dispositif de communication 18. Le calculateur 14 est un circuit électronique conçu pour manipuler et/ou transformer des données représentées par des quantités électroniques ou physiques dans des registres du système 10 et/ou des mémoires en d'autres données similaires correspondant à des données physiques dans les mémoires de registres ou d'autres types de dispositifs d'affichage, de dispositifs de transmission ou de dispositifs de mémorisation. En tant qu’exemples spécifiques, le calculateur 14 comprend un processeur monocœur ou multicœurs (tel qu’une unité de traitement centrale (CPU), une unité de traitement graphique (GPU), un microcontrôleur et un processeur de signal numérique (DSP)), un circuit logique programmable (comme un circuit intégré spécifique à une application (ASIC), un réseau de portes programmables in situ (FPGA), un dispositif logique programmable (PLD) et des réseaux logiques programmables (PLA)), une machine à états, une porte logique et des composants matériels discrets. Le calculateur 14 comprend une unité de traitement de données 20 adaptée pour traiter des données, notamment en effectuant des calculs, des mémoires 22 adaptées à stocker des données et un lecteur 24 adapté à lire un support lisible par ordinateur. L'interface utilisateur 16 comprend un dispositif d'entrée 26 et un dispositif de sortie 28. Le dispositif d’entrée 26 est un dispositif permettant à l'utilisateur du système 10 de saisir sur le système 10 des informations ou des commandes. Sur la , le dispositif d’entrée 26 est un clavier. En variante, le dispositif d’entrée 26 est un périphérique de pointage (tel qu'une souris, un pavé tactile et une tablette graphique), un dispositif de reconnaissance vocale, un oculomètre ou un dispositif haptique (analyse des mouvements). Le dispositif de sortie 28 est une interface utilisateur graphique, c’est-à-dire une unité d’affichage conçue pour fournir des informations à l’utilisateur du système 10. Sur la , le dispositif de sortie 28 est un écran d’affichage permettant une présentation visuelle de la sortie. Dans d'autres modes de réalisation, le dispositif de sortie 28 est une imprimante, une unité d'affichage augmenté et/ou virtuel, un haut-parleur ou un autre dispositif générateur de son pour présenter la sortie sous forme sonore, une unité produisant des vibrations et/ou des odeurs ou une unité adaptée à produire un signal électrique. Dans un mode de réalisation spécifique, le dispositif d'entrée 26 et le dispositif de sortie 28 sont le même composant formant des interfaces homme-machine, tel qu'un écran interactif. Le dispositif de communication 18 permet une communication unidirectionnelle ou bidirectionnelle entre les composants du système 10. Par exemple, le dispositif de communication 18 est un système de communication par bus ou une interface d'entrée / sortie. La présence du dispositif de communication 18 permet que, dans certains modes de réalisation, les composants du calculateur 14 soient distants les uns des autres. Le produit programme informatique 12 comprend un support lisible par ordinateur 30. Le support lisible par ordinateur 30 est un dispositif tangible lisible par le lecteur 14 du calculateur 14. Notamment, le support lisible par ordinateur 30 n'est pas un signal transitoire en soi, tels que des ondes radio ou d'autres ondes électromagnétiques à propagation libre, telles que des impulsions lumineuses ou des signaux électroniques. Un tel support de stockage lisible par ordinateur 30 est, par exemple, un dispositif de stockage électronique, un dispositif de stockage magnétique, un dispositif de stockage optique, un dispositif de stockage électromagnétique, un dispositif de stockage à semi-conducteur ou toute combinaison de ceux-ci. En tant que liste non exhaustive d'exemples plus spécifiques, le support de stockage lisible par ordinateur 30 est un dispositif codé mécaniquement, tel que des cartes perforées ou des structures en relief dans une gorge, une disquette, un disque dur, une mémoire morte (ROM), une mémoire vive (RAM), une mémoire effaçable programmable en lecture seule (EROM), une mémoire effaçable électriquement et lisible (EEPROM), un disque magnéto-optique, une mémoire vive statique (SRAM), un disque compact (CD-ROM), un disque numérique polyvalent (DVD), une clé USB, un disque souple, une mémoire flash, un disque à semi-conducteur (SSD) ou une carte PC telle qu'une carte mémoire PCMCIA. Un programme d'ordinateur est stocké sur le support de stockage lisible par ordinateur 30. Le programme d'ordinateur comprend une ou plusieurs séquences d'instructions de programme mémorisées. De telles instructions de programme, lorsqu'elles sont exécutées par l'unité de traitement de données 20, entraînent l'exécution d'étapes du procédé d’estimation. Par exemple, la forme des instructions de programme est une forme de code source, une forme exécutable par ordinateur ou toute forme intermédiaire entre un code source et une forme exécutable par ordinateur, telle que la forme résultant de la conversion du code source via un interpréteur, un assembleur, un compilateur, un éditeur de liens ou un localisateur. En variante, les instructions de programme sont un microcode, des instructions firmware, des données de définition d’état, des données de configuration pour circuit intégré (par exemple du VHDL) ou un code objet. Les instructions de programme sont écrites dans n’importe quelle combinaison d’un ou de plusieurs langages, par exemple un langage de programmation orienté objet (FORTRAN, C++, JAVA, HTML), un langage de programmation procédural (langage C par exemple). Alternativement, les instructions du programme sont téléchargées depuis une source externe via un réseau, comme c'est notamment le cas pour les applications. Dans ce cas, le produit programme d'ordinateur comprend un support de données lisible par ordinateur sur lequel sont stockées les instructions de programme ou un signal de support de données sur lequel sont codées les instructions de programme. Dans chaque cas, le produit programme d'ordinateur 12 comprend des instructions qui peuvent être chargées dans l'unité de traitement de données 20 et adaptées pour provoquer l'exécution du procédé de prédiction lorsqu'elles sont exécutées par l'unité de traitement de données 20. Selon les modes de réalisation, l'exécution est entièrement ou partiellement réalisée soit sur le système 10, c'est-à-dire un ordinateur unique, soit dans un système distribué entre plusieurs ordinateurs (notamment via l’utilisation de l’informatique en nuage). Le fonctionnement du système 10 est maintenant décrit en référence à la qui est un ordinogramme illustrant un exemple de mise en œuvre du procédé de prédiction. Le procédé est un procédé de prédiction du risque de survenue d’une mort subite chez un sujet. A titre d’exemple non limitatif, le sujet est un sujet humain adulte. Le procédé comporte deux phases, une phase de préparation P1 et une phase d’exploitation P2. Selon les cas, la phase de préparation P1 est mis en œuvre par le système 10 ou un autre système. Généralement la phase de préparation P1 est mise en œuvre bien avant la phase d’exploitation P2. En l’espèce, comme cela sera décrit plus tard, la phase de préparation P1 comporte trois étapes : une étape de formation E50, une étape de détermination E52 et une étape d’entraînement E54. Il va maintenant être décrit la phase d’exploitation P2 qui comporte une étape de réception E56, une étape de détermination E58, une étape de recherche E60 et une étape d’application E62. Lors de l’étape de réception E56, le système 10 reçoit des données relatives au parcours de santé du sujet des cinq années précédentes. Les données relatives au sujet sont donc des données de soin. Les données relatives au parcours de santé répertorient les séjours hospitaliers d’un sujet, les troubles détectés chez lui, les examens réalisés et les traitements appliqués. En France, ces données sont disponibles par le biais d’un organisme public. Néanmoins, il pourrait être envisagé que les données relatives au parcours de santé soient obtenues à l’aide des réponses du sujet à des questions relatives à son parcours de santé antérieur. La durée de 5 ans est choisie car la demanderesse a pu montrer qu’une durée moindre conduit à des prédictions moins fiables et qu’une durée supérieure ne permet pas de gagner en fiabilité des prédictions Lors de l’étape de détermination E58, le système 10 cherche parmi un ensemble de groupes prédéfinis à quel groupe appartient le sujet. Pour cela, le système 10 applique une fonction de classification sur les données reçues à l’étape de réception E50 pour déterminer le groupe qui est le plus proche. Les groupes sont des groupes prédéfinis qui présentent des comportements relativement similaires par rapport au risque de survenue de la mort subite. Les groupes ont été obtenus par application d’une technique de partitionnement en k-moyennes sur un ensemble de données comprenant des données relatives au parcours de santé d’un ensemble de sujets. L’ensemble de données est, dans les expériences de la demanderesse, représentatif de la population générale. L’ensemble de données comporte également suffisamment de données liées à la survenue d’une mort subite pour permettre l’obtention des groupes. En présence d’un échantillon insuffisant ou mal équilibré (sous-représentation des cas de mort subite), l’ensemble de données comporte des données artificielles générés par application d’une fonction sur des données relatives au parcours de santé d’un ensemble de sujets. Selon un exemple particulier, la fonction est un réseau de neurones adverse qui est adapté pour générer à partir de données de parcours de soins Par ailleurs, chaque groupe est associé à un ensemble de données prédéfinies. Dans l’exemple décrit, chaque donnée prédéfinie est la présence d’un trouble ou la prise (administration) d’un produit. Chaque donnée prédéfinie d’un groupe est obtenue par application d’un outil d’analyse du langage sur un ensemble de données comprenant des données relatives au parcours de santé de l’ensemble de sujets. Le nombre de données prédéfinies d’un groupe est compris entre 10 et 30, de préférence compris entre 15 et 25, avantageusement égal à 20. Par ailleurs, de préférence, le nombre de données du type « présence d’un trouble » et le nombre de données du type « produit administré » sont égaux. Selon l’exemple décrit, les groupes prédéfinis comprennent : - un groupe associé à des données prédéfinies relatives à un trouble de la respiration ou à la prise d’un médicament limitant les troubles respiratoires, - un groupe associé à des données prédéfinies relatives à un trouble neurologique ou à la prise d’un médicament limitant les troubles neurologiques, - un groupe associé à des données prédéfinies relatives à un trouble cancéreux ou à la prise d’un médicament limitant les troubles cancéreux, - un groupe associé à des données prédéfinies relatives à un trouble lié à une addiction ou à la prise d’un médicament limitant les troubles liés à une addiction, et - un groupe associé à des données prédéfinies relatives à un trouble lié au vieillissement ou à la prise d’un médicament limitant les troubles liés au vieillissement, et - un groupe est associé à des données prédéfinies relatives à un trouble cardiaque ou à la prise d’un médicament limitant les troubles cardiaques. Dans certains cas, il peut y avoir plusieurs groupes portant sur le même trouble. Notamment, il peut être favorable, comme le montre les expériences de la demanderesse, d’avoir deux groupes portant sur les troubles cardiaques. Dans chacun des cas, les groupes, les données prédéfinies sont obtenues par mise en œuvre l’étape de formation d’une base de données E50 et l’étape de détermination des groupes et des données prédéfinies E52. Lors d’une étape de recherche E60, le système 10 recherche, pour chaque donnée prédéfinie déterminée, la valeur de la donnée prédéfinie pour le sujet, pour obtenir un ensemble de valeurs propres au sujet. Une telle recherche peut, par exemple, se réduire à une extraction des données du parcours de soin. Le terme « valeur » est ici entendu dans une acceptation large comme incluant à la fois des valeurs binaires (a pris ou non le médicament) ou des valeurs de quantification (typiquement une échelle entre 1 à 10 pour la douleur). Il est également possible en variante ou en complément d’obtenir ces valeurs par le biais de questions au sujet ou à du personnel soignant. Lors de l’étape d’application E62, le système 10 applique un réseau de neurones sur les valeurs propres au sujet pour obtenir un risque de survenue d’une mort subite chez le sujet, le réseau de neurones étant spécifique du groupe déterminé. Le réseau de neurones a été appris préalablement, notamment en utilisant les mêmes données qui ont permis de trouver les groupes prédéfinis. Cela correspond à l’tape d’entraînement E54 de la première phase P1. Cela signifie que le système 10 a en mémoire les attributs de chaque groupe prédéfini ainsi que les réseaux de neurones spécifiques. Ces réseaux de neurones sont spécifiques en ce que leurs entrées sont les valeurs des données prédéfinies associées au groupe considéré. Typiquement pour le groupe associé à des données prédéfinies relatives à un trouble de la respiration ou à la prise d’un médicament limitant les troubles respiratoires, le réseau de neurones prendra en entrée 10 valeurs de données prédéfinies relatives à un trouble de la respiration et 10 valeurs de prise d’un médicament limitant les troubles respiratoires. En outre, dans l’exemple décrit, chaque réseau de neurones est un réseau de neurones récurrents à porte. La valeur de probabilité est par exemple exprimée sous la forme d’un score pour les trois prochains mois. Tout forme de score peut néanmoins être envisagée pour donner le résultat du calcul du réseau de neurones. Le procédé permet donc de prédire avec efficacité le risque de survenue d’une mort subite. Cela est montré dans la section suivante. RESULTATS EXPERIMENTAUX Le présent procédé a fait l’objet d’expériences de la part de la Demanderesse, expériences qui sont maintenant décrites. OBJECTIF DES EXPERIENCES L’objectif principal de ces expériences est de prédire la survenue de la mort subite de l’adulte, en comparant les données de cas (sujets victimes de mort subite) et celles de quatre populations de contrôles : - population 1 : patients atteints d’une cardiopathie ischémique n’ayant pas présenté de mort subite, - population 2 : patients ayant présenté un syndrome coronarien aigu sans mort subite, - population 3 : Patients atteints d’une insuffisance cardiaque chronique sans mort subite, et - population 4 : individus représentatifs de la population générale. Ces expériences utilisent conjointement du registre du Centre d’Expertise de la Mort Subite et des bases de données médico-administratives de l’Assurance Maladie. Leur intérêt scientifique a été évalué par la Société Française de Cardiologie, qui en a souligné l’intérêt de santé publique, et l’apport majeur qu’elles constituent. Ces expériences ont cherché à et d’autre part à construire des groupes de patients au sein de la population de mort subite, pour identifier et représenter l’hétérogénéité de cette population, et les facteurs de risque qui leur sont associés d’une part développer un algorithme de prédiction de survenue de la mort subite, à partir des trajectoires de soin observées avant l’événement. DONNEES UTILISEES Description de la cohorte étudiée Cas inclus Le Centre d’Expertise de la Mort subite collecte depuis mai 2011 l’ensemble des cas de morts subites survenus dans une zone géographique donnée (Paris et les 3 départements adjacents, Hauts de Seine, Seine-Saint-Denis et Val de Marne), qui représente au total un bassin de population de 6,6 millions d’habitants soit 10% de la population française. Cette collection est rendue possible par une collaboration étagée entre les services de secours préhospitaliers (Brigade des Sapeurs pompiers de Paris, SAMU), hospitaliers (services de réanimation et de cardiologie) et l’Institut Médico-Légal de Paris. Pour l’ensemble des cas inclus, les informations relatives à la survenue de l’événement (critères Utstein), à la prise en charge (pré et intra hospitalière) et au devenir des patients (en terme de survie et de pronostic neurologique) sont recueillies prospectivement, avec des sources multiples et des contrôles qualités fréquents (permettant d’évaluer l’exhaustivité à 99% des cas dans la zone d’intérêt). Cette collection a fait l’objet d’un avis favorable du Comité consultatif sur le traitement de l'information en matière de recherche (CCTIRS, dossier N12.336) et d’une autorisation de la CNIL (décision DR-2012-445). La population des cas de notre étude est donc constituée des patients inclus dans le registre du CEMS, ayant présenté une mort subite entre le 15 mai 2011 et le 31 décembre 2020. Sur la période d’étude considérée de 9 ans (2011-2020), cela représente 24 000 cas inclus. Populations de contrôles Les populations de contrôles ont été définies et collectées à partir des bases médico-administratives de l’Assurance Maladie. Ces populations contiennent 4 cohortes différentes de témoins, avec pour chaque cohorte un appariement de 3 témoins pour 1 contrôle, appariés sur le sexe, l’âge et le département de résidence. 288 000 individus contrôles ont donc été inclus dans ces expériences. Concernant la première population (patients atteints d’une cardiopathie ischémique), afin de réaliser un appariement de 3 contrôles pour 1 cas, 72 000 individus contrôles ont été sélectionnés dans cette population. L’identification des patients atteints d’un syndrome coronaire aigu a été réalisée selon une méthode de cartographie médicale précédemment décrite. La même méthodologie a été suivi pour la deuxième population (patients ayant présenté un syndrome coronarien aigu) et troisième population (patients atteints d’une insuffisance cardiaque chronique). Pour la quatrième population (individus représentatifs de la population générale), un groupe témoin, représentatif de la population générale, a été constitué avec 3 témoins pour 1 cas. 72 000 témoins ont donc été tirés au sort à Paris et dans les 3 départements adjacents (Hauts de Seine, Seine-Saint-Denis et Val de Marne), en excluant les individus préalablement inclus dans les trois populations définies précédemment. Description des données utilisées Dans le cadre de ces expériences, ont été collecte l'antériorité médicale des 24 000 cas de mort subites et 288 000 individus contrôles décrits précédemment, sur une période de 5 à 10 ans avant l'événement. Ces informations sont extraites des bases médico-administratives de l’Assurance Maladie, à partir du Système National des Données de Santé (SNDS). Le SNDS est un entrepôt de données médico-administratives pseudo-anonymisées couvrant l'ensemble de la population française et contenant l'ensemble des soins présentés au remboursement. Il est géré par la Caisse Nationale de l'Assurance Maladie et permet de chaîner les données de l'Assurance Maladie (base SNIIRAM), les données des hôpitaux (base PMSI) et les causes médicales de décès (base du CépiDC de l'INSERM). Il contient aujourd’hui plus de 3 000 variables et représente un flux annuel de 1,2 milliards de feuilles de soins, 11 millions de séjours hospitaliers et 500 millions d'actes médicaux. Les données analysées dans cette étude correspondent à l’ensemble des données individuelles de santé et de consommation médicale ayant donné lieu à un remboursement : examens et dispositifs médicaux, hospitalisations, médicaments et affections de longues durée. METHODES STATISTIQUES Classification de la population de mort subite La Demanderesse a développé un modèle de classification (plus souvent désigné sous l’appellation anglaise correspondante de « clustering ») de la population de mort subite, en exploitant les trajectoires de soin observées sur une période de 5 ans avant l’arrêt cardiaque. Pour cela, il est utilisé un algorithme de classification non-supervisée. Cela permet d’identifier et de représenter l'hétérogénéité des cas de mort subite, et les facteurs de risque qui leur sont associés. Plus précisément, cet algorithme comprend l’emploi d’un outil d’analyse du langage suivi de l’emploi d’un algorithme de partitionnement en k-moyennes. L’outil d’analyse du langage permet de représenter les patients à partir de l’information temporelle contenue dans leur trajectoire de soin. En l’espèce, la Demanderesse a utilisé l’algorithme Word2Vec. L’algorithme de partitionnement en k-moyennes est plus souvent désigné sous le terme anglais correspondant de « k-means ». L’algorithme permet d’identifier des groupes (« clusters ») pertinents pour la prédiction de la mort subite. En l’espèce, cela a conduit la demanderesse à déterminer sept groupes dont les caractéristiques sont explicitées dans ce qui suit. Groupe 1 : Le premier groupe est caractérisé par les éléments suivants : Grandeur Groupe 1 Population totale Nombre de cas 3 791 30,0 % Age 78 68 Mâle 45% 61% Couverture mutuelle universelle (CMU) 1% 4,1% Rythme choquable 10,9% 16,8% Transporté vivant 17,4% 24% Taux de mortalité (après hospitalisation) 96,1% 94,6% Diagnostic Ecart par rapport à la moyenne Hypertension +14,4 Fibrillation + 7,5 Cataracte sénile +7,4 Anomalies motrices (difficulté à marcher) +6,4 Insuffisance cardiaque chronique +5,7 Dépendance (en assistance et soin) +5,6 Maladie d’Alzheimer +4,7 hyperthyroïdie +4,4 Insuffisance rénale chronique +4,0 Démence +3,8 Produits administrés Ecart par rapport à la moyenne Vaccins viraux +18,3 Vitamines A et D +16,5 Laxatifs +16,4 Calcium +14,7 Anti-infectieux +13,7 Médicaments affectant la structure osseuse et la minéralisation +13,3 Anti-thrombotique +13,3 Produits ophtalmiques (en dehors de la vitamine A) +12,4 Combinaison d’un anti-inflammatoire et anti-infectieux +12,3 Diurétiques de l’anse +11,8 Fréquence cardiaque initiale % Fibrillation ventriculaire (FV) 10,7 Tachycardie ventriculaire (TV) 0,2 Autre 77,5 Causes de la mort (pour 657 cas) % Non connues 5,4 Hypoxie 4,4 Ischémie 3,5 Cardiopathie (non-ischémique) 1,7 Autres 0,6 Embolie pulmonaire 0,6 Hémorragie sous-arachnoïdienne 0,4 Trauma 0,4 dyskaliémie 0,3 Empoisonnement médicamenteux 0,0 Groupe 2 : Le deuxième groupe est caractérisé par les éléments suivants : Grandeur Groupe 2 Population totale Nombre de cas 3 501 27,7% Age 74 68 Mâle 75% 61% Couverture mutuelle universelle (CMU) 1,6% 4,1% Rythme choquable 18,7% 16,8% Transporté vivant 24,5% 24% Taux de mortalité (après hospitalisation) 94,6% 94,6% Diagnostic Ecart par rapport à la moyenne Diabète sucré sans dépendance à l’insuline +19,9 Hypertension + 18,9 Cardiopathie ischémique +17,7 Troubles du métabolisme lipoprotéinique et autres dyslipidémies +15,1 Présence d’implants et de greffes dans le cœur +12,2 Insuffisance cardiaque chronique +11 Fibrillation +9,5 Diabète sucré avec dépendance à l’insuline +9,5 Angine de poitrine +7,8 Athérosclérose +7,5 Produits administrés Ecart par rapport à la moyenne Agents réducteurs de lipides sériques non associés +31,6 Agents béta-bloquant +27,3 Médicament de réduction du taux de glucose dans le sang autre que l’insuline +26,2 Anti-thrombotique +23,9 Inhibiteurs de l'enzyme de conversion de l'angiotensine (ECA) +23 Bloqueurs sélectifs du canal de calcium avec des effets vasculaires +17,4 Diurétiques de l’anse +15,9 Antagonistes de l'angiotensine II +14,3 Vasodilatateurs utilisés dans une cardiopathie +14,3 Combinaisons d’antagonistes de l'angiotensine II +14,1 Fréquence cardiaque initiale % Fibrillation ventriculaire (FV) 18,3 Tachycardie ventriculaire (TV) 0,4 Autre 71,9 Causes de la mort (pour 856 cas) % Non connues 7,2 Ischémie 6,5 Cardiopathie (non-ischémique) 4,3 Hypoxie 3,8 Autres 0,7 Hémorragie sous-arachnoïdienne 0,6 Dyskaliémie 0,5 Embolie pulmonaire 0,5 Trauma 0,3 Empoisonnement médicamenteux 0,0 Groupe 3 : Le troisième groupe est caractérisé par les éléments suivants : Grandeur Groupe 3 Population totale Nombre de cas 2 285 18,1% Age 52 68 Mâle 68% 61% Couverture mutuelle universelle (CMU) 7,2% 4,1% Rythme choquable 23,8% 16,8% Transporté vivant 34,5% 24% Taux de mortalité (après hospitalisation) 90,4% 94,6% Diagnostic Ecart par rapport à la moyenne Hypertension -29,3 Insuffisance cardiaque chronique -14,1 Cardiopathie ischémique -14,0 Fibrillation -14,0 Troubles du métabolisme lipoprotéinique et autres dyslipidémies -14,0 Diabète sucré sans dépendance à l’insuline -14,0 Présence d’implants et de greffes dans le cœur -10,2 Cataracte sénile -9,2 Insuffisance respiratoire, non classifiée dans les autres catégories -8,7 Insuffisance rénale chronique -8,6 Produits administrés Ecart par rapport à la moyenne Anti-thrombotique -34,3 Agents réducteurs de lipides sériques -32,1 Vaccins viraux -29,8 Agents béta-bloquant -27,4 Diurétiques de l’anse -26,1 Bloqueurs sélectifs du canal de calcium avec des effets vasculaires -22,9 Inhibiteurs de l'enzyme de conversion de l'angiotensine (ECA) -21,6 Laxatifs -21,3 Antagonistes de l'angiotensine II -18,8 Antidépresseur -17,9 Fréquence cardiaque initiale % Fibrillation ventriculaire (FV) 23,0 Tachycardie ventriculaire (TV) 1,3 Autre 68,5 Causes de la mort (pour 854 cas) % Ischémie 11,6 Non connues 11,1 Hypoxie 3,9 Cardiopathie (non-ischémique) 3,5 Trauma 2,8 Autres 1,4 Hémorragie sous-arachnoïdienne 1,4 Embolie pulmonaire 1,0 Dyskaliémie 0,6 Empoisonnement médicamenteux 0,2 Groupe 4 : Le quatrième groupe est caractérisé par les éléments suivants : Grandeur Groupe 4 Population totale Nombre de cas 1 383 10,9% Age 59 68 Mâle 51% 61% Couverture mutuelle universelle (CMU) 9,6% 4,1% Rythme choquable 7,6% 16,8% Transporté vivant 23,7% 24% Taux de mortalité (après hospitalisation) 96,2% 94,6% Diagnostic Ecart par rapport à la moyenne Episodes dépressifs 12,6 Troubles mentaux reliés à la consommation d’alcool 11,8 Intoxication avec des anti-épileptiques, sédatifs, hypnotiques et anti-Parkinsoniens 9,3 Intoxication avec des psychotropes, non classifié ailleurs 6,3 Trouble bipolaire affectif 5 Epilepsie 4,8 Schizophrénie 4,7 Auto-intoxication avec des anti-épileptiques, sédatifs, hypnotiques, anti-Parkinsoniens et psychotropes 4,5 Automutilation par des moyens non précisés 4,3 Psychose organique, sans précision 4,2 Produits administrés Ecart par rapport à la moyenne Antipsychotiques 49,8 Antidépresseurs 35,6 Sédatifs et hypnotiques 33,3 Anxiolytiques 28,5 Agents anticholinergiques 24,3 antiépileptiques 22,1 Médicaments utilisés dans les troubles liés à l’addition 14 Autres compléments minéraux (autres que potassium et calcium) 9,1 Autres produits pour le tube digestif et métabolisme 7,7 Relaxants musculaires agissant de manière centralisée 6,3 Fréquence cardiaque initiale % Fibrillation ventriculaire (FV) 7,2 Tachycardie ventriculaire (TV) 0,4 Autre 82,2 Causes de la mort (pour 334 cas) % Hypoxie 9,0 Non connues 5,8 Ischémie 2,1 Autres 1,7 Cardiopathie (non-ischémique) 1,3 Embolie pulmonaire 1,1 Empoisonnement médicamenteux 1,1 Trauma 1,0 Hémorragie sous-arachnoïdienne 0,6 Dyskaliémie 0,2 Groupe 5 : Le cinquième groupe est caractérisé par les éléments suivants : Grandeur Groupe 5 Population totale Nombre de cas 640 5,1% âge 70 68 mâle 63% 61% CMU 3,5% 4,1% rythme choquable 9,1% 16,8% Transporté vivant 24,1% 24% Taux de mortalité (après hospitalisation) 94,7% 94,6% Diagnostic Ecart par rapport à la moyenne Maladies pulmonaires avec obstruction chronique 38,2 Défaillance respiratoire 33,7 Asthme 26 Dépendance à une machine ou à des équipements auxiliaires 12,6 Pneumonie bactérienne 11 Bronchite aigüe 10,6 Emphysème 10,1 Pneumonie à micro-organisme non spécifié 9,4 Troubles mentaux et comportementaux liés à la consommation de tabac 9,3 Anormalités respiratoires 8,5 Produits administrés Ecart par rapport à la moyenne Adrénergiques d’inhalation 65,6 Autres produits médicaux d’inhalation pour des maladies d’obstruction des voies respiratoires 62,5 Autres médicaments systémiques pour des maladies obstruant les voies aériennes 34,8 Corticostéroïde systémique non associé 30,9 Vaccins bactériens 23,8 Macrolides, lincosamides et streptogramines 22,4 Vaccins viraux 19,4 Autres antibactériens bêta-lactamines 16,8 Antihistaminiques pour utilisation systémique 14,3 Expectorants, sauf en combinaison avec des suppresseurs de taux 13,6 Fréquence cardiaque initiale % Fibrillation ventriculaire (FV) 8,8 Tachycardie ventriculaire (TV) 0,3 Autre 79,6 Causes de la mort (pour 158 cas) % Hypoxie 12,2 Non connues 5,5 Ischémie 3,9 Cardiopathie (non-ischémique) 1,2 Autres 0,8 Hémorragie sous-arachnoïdienne 0,5 Trauma 0,5 Dyskaliémie 0,2 Groupe 6 : Le sixième groupe est caractérisé par les éléments suivants : Grandeur Groupe 6 Population totale Nombre de cas 549 4,7% Age 60 68 Mâle 61% 61% Couverture mutuelle universelle (CMU) 4,2% 4,1% Rythme choquable 8,0% 16,8% Transporté vivant 16,2% 24% Taux de mortalité (après hospitalisation) 98,5% 94,6% Diagnostic Ecart par rapport à la moyenne Chimiothérapie et radiothérapie 78,4 Ajustement et maintenance d’une prothèse interne 52,6 Tumeur maligne secondaire d’organes digestifs ou respiratoires 48,2 Tumeur maligne des nœuds lymphatiques 34,4 Néoplasme malin secondaire d’autres sites 34,0 Tumeur maligne des bronches et des poumons 23 Anémie durant des maladies tumorales 22 Douleur (non classifiée ailleurs) 19,5 Histoire personnelle de traitement médical 16,1 Malaise et fatigue 15,5 Produits administrés Ecart par rapport à la moyenne Antiémétique et antinauséeux 59,1 immunostimulants 43,1 Solutions intraveineuses 43,1 Agent de contraste pour l’imagerie par résonance 43,1 Anesthésiants locaux 40,8 Agents propulseurs 36,4 Agent de contraste non-iodé 32,1 Autres préparations anti-anémiques 29,9 Corticostéroïde systémique non associé 27,4 Agents anti-propulseurs 24,7 Fréquence cardiaque initiale % Fibrillation ventriculaire (FV) 8,0 Tachycardie ventriculaire (TV) 0,0 Autre 79,6 Causes de la mort (pour 102 cas) % Non connues 4,6 Hypoxie 4,2 Ischémie 3,6 Autres 2,0 Cardiopathie (non-ischémique) 0,7 Trauma 0,7 Dyskaliémie 0,5 Hémorragie sous-arachnoïdienne 0,3 Groupe 7 : Le septième groupe est caractérisé par les éléments suivants : Grandeur Groupe 7 Population totale Nombre de cas 460 3,6% Age 52 68 Mâle 83% 61% Couverture mutuelle universelle (CMU) 17% 4,1% Rythme choquable 14,6% 16,8% Transporté vivant 30,2% 24% Taux de mortalité (après hospitalisation) 93,9% 94,6% Diagnostic Ecart par rapport à la moyenne Troubles mentaux liés à la consommation d’alcool 33,9 Immunodéficience virale humaine 18,9 Maladie du foie sévère 16,8 Soin impliquant une réhabilitation (incluant le sevrage alcoolique) 16,4 Hépatite virale chronique 16,1 Addiction au tabac 15,3 Difficultés liées à des conditions économiques ou de logements (incluant les SDF) 14,0 VIH en phase asymptomatique 11,9 Epilepsie 11,4 Somnolence, stupeur et coma 11,4 Produits administrés Ecart par rapport à la moyenne Médicaments contre les troubles liés à l’addiction 35,9 Antiviraux à action directe 22,8 Médicaments antiépileptiques 9,1 Antipsychotropes 8 Sulfamides et triméthoprime 5,9 Anxiolytiques 5,6 Autres nutriments 3,9 Hypnotiques et sédatifs 3,6 Médicaments pour amibiase et autres protozoaires 2,7 Immunostimulants 2,6 Fréquence cardiaque initiale % Fibrillation ventriculaire (FV) 13,9 Tachycardie ventriculaire (TV) 0,7 Autre 77,3 Causes de la mort (pour 145 cas) % Non connues 9,8 hypoxie 9,3 Ischémie 5,3 Autres 2,0 Trauma 1,7 Hémorragie sous-arachnoïdienne 1,1 Cardiopathie (non-ischémique) 0,9 Embolisme pulmonaire 0,7 Empoisonnement médicamenteux 0,2 Algorithme de prédiction de survenue de la mort subite Dans le cadre de ces expériences, la demanderesse a développé un algorithme permettant de prédire la survenue de la mort subite de l’adulte dans une fenêtre temporelle de 1 an, à partir des trajectoires de soin observées sur une période de 5 ans avant l'événement. Pour cela, la demanderesse a comparé les performances de différentes techniques statistiques de classification supervisée. Pour cela, la demanderesse a entraîné et comparé chacune des techniques an utilisant une validation croisée en 10 parties consolidées. Plus précisément, la demanderesse a itérativement divisé les données en deux jeux : un jeu d’entraînement et un jeu de test avec un ratio de 9 pour 1 (pour 10 données disponibles, 9 sont utilisées pour l’entraînement et 1 pour le test. En outre, les jeux sont modifiés pour que la proportion de mort subite (parfois désignée par le terme SCD pour la dénomination anglaise correspondante de « Sudden Cardiac Death » signifiant littéralement mort subite par arrêt cardiaque) dans un jeu soit la même dans chacun des jeux. La demanderesse a alors calculé l’aire sous la courbe (plus souvent désignée par l’acronyme AUC renvoyant à la dénomination anglaise correspondante de « Area Under Curve »), la valeur de prédiction positive (plus souvent désignée par l’acronyme PPV renvoyant à la dénomination anglaise correspondante de « Positive Predictive Value ») et la sensibilité. Les techniques comparés sont 3 techniques à savoir : une première technique T1 : régression logistique, une deuxième technique T2 : arbres de décision, et une troisième technique T3 : K plus proches voisins. Les tableaux 29 à 32 donnent les performances sur 4 modèles pour une prédiction de la mort subite à un an. Le premier modèle M1 correspond à la comparaison SCD avec la population générale, le deuxième modèle M2 correspond à la comparaison SCD avec l’infarctus aigu du myocarde (plus souvent désigné par l’acronyme AMI qui renvoie à la dénomination anglaise correspondante de « Acute Myocardial Infarction »), le troisième modèle M3 correspond à la comparaison SCD avec l’insuffisance cardiaque chronique (plus souvent désigné par l’acronyme HF qui renvoie à la dénomination anglaise correspondante de « Heart Failure ») et le quatrième modèle M4 correspond à la comparaison SCD avec la cardiopathie ischémique (plus souvent désigné par l’acronyme IHD qui renvoie à la dénomination anglaise correspondante de « Ischemic Heart Disease »). Les résultats obtenus sont les suivants : Performance T1 T2 T3 Invention AUC 0,84 0,85 0,76 0,87 PPV (%) 75% 81% 74% 83% Sensibilité (%) 85% 83% 73% 86% Performance pour le premier modèle M1 Performance T1 T2 T3 Invention AUC 0,77 0,72 0,65 0,81 PPV (%) 73% 71% 68% 75% Sensibilité (%) 74% 67% 57% 79% Performance pour le deuxième modèle M 2 Performance T1 T2 T3 Invention AUC 0,82 0,83 0,75 0.86 PPV (%) 74% 79% 72% 82% Sensibilité (%) 81% 81% 71% 86% Performance pour le troisième modèle M 3 Performance T1 T2 T3 Invention AUC 0,81 0,82 0,73 0.85 PPV (%) 72% 78% 71% 80% Sensibilité (%) 80% 78% 70% 82% Performance pour le quatrième modèle M 4 Aucune de ces techniques n’étant satisfaisante, la demanderesse s’est orientée vers une technique de réseaux de neurones. L’entraînement a été fait sur chacun des jeux de données précités avec les mêmes quatre modèles précédents. Parmi celle-ci, la demanderesse a sélectionné un réseau de neurones récurrents à portes. Cela permet d’obtenir pour chacun des modèles précités des performances d’aire sous la courbe, de prédiction positive PPV et une sensibilité bien meilleures. Pour améliorer encore ces résultats, la demanderesse a utilisé les 7 groupes déterminés grâce à la technique de classification précitée et a eu recours à des techniques d’augmentation de données (plus souvent désignée sous le terme « data augmentation ») pour d’augmenter artificiellement le nombre de cas de mort subites dans chacun des groupes lors des phases d’entraînement du réseau de neurones. Cela permet de compenser le déséquilibre de chaque groupe (1 cas de mort subite pour 12 individus contrôles). Pour l’augmentation des données, la demanderesse a utilisé un réseau adverse génératif. Un tel réseau est plus souvent désigné par l’acronyme GAN qui renvoie à la dénomination anglaise correspondante de « Generative Adversarial Networks ». La demanderesse a, en effet, observé qu’un réseau GAN est bien adapté pour la génération de données médicales. Il est ainsi obtenu un algorithme de prédiction du risque de survenue d’une mort subite chez un sujet pour chaque groupe. La sortie de l’algorithme développée par la demanderesse est alors un score trimestriel (il y a donc 4 scores de risque pour une fenêtre temporelle de 1 an) et adapté selon la population (un des 7 groupes) à laquelle l’individu appartient. La demanderesse a également utilisé un algorithme d’interprétation des résultats. En l’espèce, l’algorithme sélectionné par la demanderesse est le SAE, abréviation qui renvoie à la dénomination « Shapley Additive Explanation » signifiant littéralement explication additive de Shapley. Cela permet d’obtenir les facteurs de risques les plus importants qui expliquent ces prédictions pour chaque individu. Procédé de prédiction du risque de survenue d’une mort subite chez un sujet, le procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant les étapes de : - réception de données relatives au parcours de santé d’un sujet, - détermination à partir des données relatives au parcours de santé de l’appartenance du sujet à un groupe parmi un ensemble de groupes prédéfinis, chaque groupe étant associé à un ensemble de données prédéfinies, pour obtenir un groupe déterminé et un ensemble de données prédéfinies déterminées, - recherche, pour chaque donnée prédéfinie déterminée, de la valeur de la donnée prédéfinie pour le sujet, pour obtenir un ensemble de valeurs propres au sujet, et - application d’un réseau de neurones sur les valeurs propres au sujet pour obtenir un risque de survenue d’une mort subite chez le sujet, le réseau de neurones étant spécifique du groupe déterminé. Procédé de prédiction selon la revendication 1, dans lequel chaque réseau de neurones est un réseau de neurones récurrents à porte. Procédé de prédiction selon la revendication 1 ou 2, dans lequel les données reçues sont des données relatives au parcours de santé du sujet durant les cinq années précédentes. Procédé de prédiction selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel chaque donnée prédéfinie est la présence d’un trouble ou la prise d’un médicament. Procédé de prédiction selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel le nombre de données prédéfinies d’un groupe est compris entre 10 et 30, de préférence compris entre 15 et 25, avantageusement égal à 20. Procédé de prédiction selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel : - un groupe est associé à des données prédéfinies relatives à un trouble de la respiration ou à la prise d’un produit limitant les troubles respiratoires, - un groupe est associé à des données prédéfinies relatives à un trouble neurologique ou à la prise d’un produit limitant les troubles neurologiques, - un groupe est associé à des données prédéfinies relatives à un trouble cancéreux ou à la prise d’un produit limitant les troubles cancéreux, - un groupe est associé à des données prédéfinies relatives à un trouble lié à une addiction ou à la prise d’un produit limitant les troubles liés à une addiction, - un groupe est associé à des données prédéfinies relatives à un trouble lié au vieillissement ou à la prise d’un produit limitant les troubles liés au vieillissement, et - un groupe est associé à des données prédéfinies relatives à un trouble cardiaque ou à la prise d’un produit limitant les troubles cardiaques. Procédé de prédiction selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel les groupes sont obtenus par application d’une technique de partitionnement en k-moyennes sur un ensemble de données comprenant des données relatives au parcours de santé d’un ensemble de sujets et chaque donnée prédéfinie d’un groupe est obtenue par application d’un outil d’analyse du langage sur un ensemble de données comprenant des données relatives au parcours de santé de l’ensemble de sujets. Procédé de prédiction selon la revendication 7, dans lequel l’ensemble de données comporte des données artificielles générés par application d’une fonction sur des données relatives au parcours de santé d’un ensemble de sujets. Procédé de prédiction selon la revendication 8, dans lequel la fonction est un réseau de neurones adverse. Produit programme d’ordinateur comportant des instructions de programme formant un programme d’ordinateur mémorisé sur un support lisible d’informations, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et mettant en œuvre un procédé d’évaluation selon l’une quelconque des revendications 1 à 9 lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement des données. Support lisible d’informations comportant des instructions de programme formant un programme d’ordinateur, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et mettant en œuvre un procédé d’évaluation selon l’une quelconque des revendications 1 à 9 lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement de données.