EP4301213A1 - Système de prédiction d'accident vasculaire cérébral hémorragique - Google Patents

Système de prédiction d'accident vasculaire cérébral hémorragique

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EP4301213A1
EP4301213A1 EP22711274.5A EP22711274A EP4301213A1 EP 4301213 A1 EP4301213 A1 EP 4301213A1 EP 22711274 A EP22711274 A EP 22711274A EP 4301213 A1 EP4301213 A1 EP 4301213A1
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EP
European Patent Office
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blood pressure
patient
monitoring device
vibration sensor
automatic
Prior art date
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Pending
Application number
EP22711274.5A
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German (de)
English (en)
Inventor
Emmanuel Messas
Frédéric SALDMANN
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Assistance Publique Hopitaux de Paris APHP
Institut National de la Sante et de la Recherche Medicale INSERM
Universite Paris Cite
Octogone Medical SAS
Original Assignee
Assistance Publique Hopitaux de Paris APHP
Institut National de la Sante et de la Recherche Medicale INSERM
Universite Paris Cite
Octogone Medical SAS
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Filing date
Publication date
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Definitions

  • the present disclosure relates to a system for predicting the risk of occurrence of a hemorrhagic stroke.
  • the present disclosure relates more particularly to a system and method making it possible to ensure continuous monitoring of the biomechanical state of the carotid wall, sentinel of the cerebral vascularization, in correlation with the blood pressure data in a patient and predict the risk of a hemorrhagic stroke.
  • a stroke is linked to a neuronal deficit due to ischemia or cerebral hemorrhage.
  • the brain is irrigated by the internal carotid artery and by all of the supra-aortic trunks, providing the oxygen necessary for its functioning.
  • the two types of stroke are ischemic stroke (IS) and hemorrhagic stroke.
  • Hemorrhagic strokes represent 15 to 20% of strokes and result from intracerebral bleeding after arterial rupture.
  • the hemorrhagic stroke causes a hematoma whose volume compresses the cerebral tissues and thereby prevents circulation in the affected area.
  • HTA acute arterial hypertension
  • An object of the present disclosure is to propose a system and a method which make it possible to predict the occurrence of a hemorrhagic stroke by correlating the biomechanical properties of the carotid wall, sentinel of the cerebral vascularization, with the blood pressure profile of the patient allowing targeted therapeutic adaptation in terms, for example, of the type of antihypertensive and antithrombotic treatment.
  • Another object of the present disclosure is to propose a system for predicting the occurrence of a hemorrhagic stroke which is not very restrictive for the patient and easy to use for the practitioner.
  • a system for predicting the occurrence of a hemorrhagic stroke in a patient comprising:
  • a monitoring device capable of being placed close to a carotid wall, said device comprising at least one vibration sensor configured to measure mechanical waves propagated in said wall, a memory capable of storing signals transmitted by said at least a vibration sensor, a communication interface, an energy source configured to power said at least one vibration sensor and the communication interface,
  • an automatic device for measuring the blood pressure of the patient configured to deliver a signal representative of the blood pressure of the patient as a function of time, said measuring device being synchronized with said monitoring device,
  • a computing unit adapted to communicate with the monitoring device and said automatic blood pressure measuring device and configured to analyze measurements from the monitoring device and the automatic blood pressure measuring device by a trained artificial intelligence in order to to correlate the measurements representative of the biomechanical state of the wall and the measurements representative of the blood pressure to identify whether there is a risk of occurrence of a hemorrhagic stroke in the patient.
  • the monitoring device is in the form of a patch capable of being glued to an external surface of a patient's skin.
  • the monitoring device is in the form of a subcutaneous implant capable of being inserted under the skin of a patient.
  • the vibration sensor comprises an accelerometer.
  • the vibration sensor comprises a 3-axis accelerometer and a 3-axis gyroscope.
  • the energy source is a rechargeable battery by induction.
  • the communication interface of the monitoring device is chosen from a short-range radio interface or a near-field communication interface.
  • the automatic blood pressure measuring device comprises a pressure sensor reacting to variations in the blood pressure of said patient, said pressure sensor being synchronized with the vibration sensor.
  • the prediction system further comprises at least one mobile communication device adapted to communicate remotely with the monitoring device and the automatic blood pressure measuring device and to transmit signals to the calculation unit via a long-range communication interface belonging to the calculation unit.
  • the artificial intelligence used in the method is a neural network and the method further comprises a prior learning step comprising:
  • FIG. 1 is an illustration of a system for predicting the risk of occurrence of a hemorrhagic stroke in a patient according to one embodiment.
  • Fig. 2 is an illustration of a system for predicting the risk of occurrence of a hemorrhagic stroke in a patient according to one embodiment.
  • FIG. 2 is an illustration of a hemorrhagic stroke risk prediction system according to another embodiment.
  • Figure 3A shows the device for monitoring the biomechanical state of the carotid wall positioned at the level of the neck of a patient, close to the internal carotid after the bifurcation of the common carotid.
  • Figure 3B shows the device for monitoring the biomechanical state of the carotid wall positioned at the level of the neck of a patient, close to the common carotid before the bifurcation of the common carotid.
  • Figure 4 shows an exemplary embodiment of the monitoring device attached to an outer surface of the skin, close to the carotid artery.
  • Figure 5 shows another embodiment of the monitoring device implanted under the skin, close to the carotid artery.
  • FIG. 6 is a flowchart representing the method for predicting the risk of occurrence of a hemorrhagic stroke implemented by the prediction system according to one embodiment.
  • Figure 7 is a flowchart representing the training step to train the neural network.
  • FIG. 1 illustrates an embodiment of a system 1 for predicting the risk of occurrence of a hemorrhagic cerebrovascular accident (CVA).
  • System 1 includes a monitoring device 2 (SURV) configured to be placed close to the carotid artery or the supra-aortic trunks of a patient in order to measure the signals representative of the biomechanical state of the internal wall of the carotid artery, an automatic measuring device the patient's blood pressure 20 (MCTA) synchronized with the monitoring device 2 and a computing unit 10 (CALC) adapted to communicate with the monitoring device 2 and the automatic blood pressure measuring device 20.
  • SURV monitoring device 2
  • MCTA patient's blood pressure 20
  • CAC computing unit 10
  • the unit 10 is configured to analyze a correlation between the signals from the monitoring device 2 and the signals from the automatic blood pressure measuring device 20 to detect if there is a risk of occurrence of a hemorrhagic stroke.
  • the computing unit 10 can be operated by a practitioner or a group of practitioners, and can collect and process data from a large number of monitoring devices 2 and automatic blood pressure measuring devices 20.
  • the monitoring device 2 may include one or two vibration sensors 4 (SENS); in particular one or two accelerometer(s), configured to measure mechanical waves passing through the carotid wall.
  • Mechanical waves can be generated for example by the arterial pulse wave.
  • the mechanical wave includes a shear component and a compression component, and can be likened to a seismic wave.
  • the vibration sensor 4 is capable of measuring a signal representative of the biomechanical properties of the carotid wall.
  • the vibration sensor may include at least one accelerometer.
  • the vibration sensor may include a 3-axis accelerometer and a 3-axis gyroscope.
  • the monitoring device 2 also includes a memory 8 (MEM) capable of storing the signal measured and transmitted by the vibration sensor 4, and a communication interface 9 (INT 1).
  • MEM memory 8
  • INT communication interface 9
  • the signal stored in memory 8 can be transmitted to calculation unit 10 via communication interface 9.
  • the automatic blood pressure measuring device 20 can be any suitable device for continuously and autonomously measuring the patient's blood pressure for a predetermined period of time.
  • the automatic blood pressure measuring device 20 may for example be an ambulatory blood pressure measuring device (ABPM), also known as the name Holter TA which allows blood pressure to be measured for a predetermined period of time.
  • ABPM ambulatory blood pressure measuring device
  • the device includes a patient-worn blood pressure monitor that is programmed to measure blood pressure at regular intervals, every fifteen to twenty minutes during the day and every thirty to sixty minutes during sleep. The data is stored in a box.
  • the measurement of the voltage can be carried out continuously, without interruption for a predetermined period.
  • the automatic blood pressure measuring device 20 comprises for example a pressure sensor 21 (SENS TA) which reacts to the variation in the patient's blood pressure.
  • the sensor is for example applied to an area of the patient's body.
  • the sensor therefore delivers a signal representative of the arterial pressure in a blood vessel close to the sensor as a function of time.
  • the signal notably comprises information representative of the variations in arterial pressure.
  • the vibration sensor 4 and the pressure sensor 21 are synchronized in order to be able to initiate the two measurements simultaneously for the same predetermined duration which is generally equal to twenty-four hours.
  • the automatic blood pressure measuring device 20 continuously measures the blood pressure for twenty-four hours, for example.
  • the device 20 also comprises a processing unit 24 (UT TA) which is configured to extract a signal representative of blood pressure from the signal measured by the pressure sensor 21, a storage memory 23 (MEM TA) capable of storing the signal representative of the blood pressure and a communication interface 25 (INT TA) configured to transmit the signal representative of the blood pressure to the calculation unit 10.
  • UT TA processing unit 24
  • MEM TA storage memory 23
  • INT TA communication interface 25
  • the communication interface 25 can be for example:
  • the processing unit 24, the storage memory 23 and the communication interface 25 form a separate module from the pressure sensor 21.
  • the automatic blood pressure measuring device 20 comprises for example an armband or a bracelet in which is integrated a pressure sensor 21 and a box placed at a distance from the sensor 21 integrating the processing unit 24, the storage memory 23 and the communication interface 25.
  • the armband or bracelet is worn by the patient so that the pressure sensor is in contact with the patient's skin.
  • the box can also be worn by the patient using a belt.
  • the calculation unit 10 is configured to analyze the signal from the monitoring device 10 and the signal from the automatic blood pressure measuring device 20 by a trained artificial intelligence and detect a correlation between the signal representative of the biomechanical state of the carotid wall and the signal representative of blood pressure to predict the risk of occurrence of a hemorrhagic stroke. It is this correlation that will provide reliable information on the risk of intracerebral vascular rupture.
  • the calculation unit comprises for example a central unit 12 (UC) in which is stored a trained neural network.
  • the calculation unit 10 also comprises a communication interface 11 (INT 2) for receiving the signals coming from the monitoring device 2 and from the automatic blood pressure measuring device 20.
  • the communication interface 11 and the central processing unit 12 may optionally be remote from each other.
  • the central unit 12 may optionally be a server.
  • a prediction system according to another embodiment is described. It further comprises a mobile communication device 13 communicating with the monitoring device 2 and the automatic blood pressure measuring device 20 via a short range communication interface.
  • the mobile communication device 13 comprises an application via which the patient, wearing the monitoring device 2 and the automatic blood pressure measuring device 20, can retrieve the signal representative of the biomechanical state of the carotid wall stored in the memory 8 of the monitoring device 2 and the signal representative of the blood pressure stored in the memory 23 of the automatic blood pressure measuring device 20.
  • the mobile communication device 13 can also be placed in communication with the calculation unit 10.
  • the mobile communication device can for example transmit the recovered signals via a communication interface of the 2G, 3G, 4G or 5G
  • the mobile communication device can be, for example, a smart mobile phone (smart phone) or a smart watch.
  • the monitoring device 2 is an autonomous device.
  • the monitoring device 2 comprises an energy source 7 (BATT) which can for example be rechargeable by an external device, in particular by induction.
  • BATT energy source 7
  • the battery and the components electronics of the monitoring device can be chosen so that the autonomy of the device is at least equal to one day.
  • the automatic blood pressure measuring device 20 also includes a power source 22 (BATT TA) which allows the blood pressure measuring device to operate autonomously.
  • This energy source can for example be rechargeable by an external device, in particular by induction.
  • the battery and the electronic components of the measuring device 20 can be chosen so that the autonomy of the device is at least equal to 1 day.
  • FIGs 3A and 3B illustrate a schematic view of a primitive carotid 100 which divides into two at the neck of a patient: internal carotid artery 101 which will irrigate the brain and the external carotid artery 102 which will irrigate the neck and face.
  • the monitoring device 2 as described above can be placed facing the internal carotid 101 just after the bifurcation of the common carotid so as to continuously measure the signal coming from the wall.
  • the monitoring device 2 as described above can also be placed facing the primitive carotid 100 just before the bifurcation of the common carotid.
  • the positioning of the monitoring device 2 can be adjusted according to clinical needs. According to another embodiment, it is also possible to position a second monitoring device or even several devices to monitor not only the internal carotid but also its branches or any other artery of the supra-aortic trunks. By way of example, it is possible to position a second monitoring device just before the bifurcation of the common carotid artery 100.
  • the monitoring device 2 is in the form of a patch 3 having an adhesive surface which allows the device to be stuck to an area of the outer surface of the skin 106 of the neck, close to the primitive carotid 100 or close to the internal carotid 101.
  • the blood flow in the carotid 100 is shown by arrows in FIG. 4.
  • monitoring device 2 can also be a subcutaneous implantable device 3.
  • Monitoring device 2 comprises for example an envelope made of a biocompatible material.
  • the monitoring device is placed in an implantable probe. It can be placed under the skin 106, close to the primitive carotid 100 or close to the internal carotid 101. It is placed by the practitioner which creates a detachment under the skin. The device is placed in contact with the muscle 104 under the skin.
  • step E1 the vibration sensor 4 of the monitoring device and the blood pressure sensor 21 of the automatic blood pressure measuring device 20 are synchronized in order to be able to initiate the signal measurement phase.
  • step E2 the two sensors 4, 21 perform the measurements for a predetermined period.
  • the duration varies from a few hours to a day or longer.
  • the two sensors are for example previously programmed to operate for a predetermined duration. This duration is determined by the practitioner according to clinical needs. Preferably, this duration is twenty-four hours.
  • step E3 the signal representative of the biomechanical state of the carotid wall and the signal representative of the blood pressure are respectively stored in the memory 8 of the monitoring device 2 and the memory 23 of the automatic measuring device. blood pressure 20.
  • step E4 the stored signals are sent to the calculation unit 10 via the communication interface 9 of the monitoring device 2 and the communication interface 25 of the measuring device 20.
  • step E5 the calculation unit 10 analyzes the signals by means of a trained artificial intelligence to detect a correlation between the signal representative of the evolution of the biomechanical state of the wall of the carotid artery and the extremes in the signal representative of the evolution of blood pressure to predict the risk of occurrence of a hemorrhagic stroke.
  • Artificial intelligence includes a neural network trained to determine from the signals collected from the patient whether the latter is at risk of a hemorrhagic stroke.
  • Steps E1 to E5 are for example carried out by the practitioner on a patient who presents one or more typical signs or symptoms associated with a cerebrovascular accident. It is thus possible for the practitioner to obtain a reliable prediction on the risk of occurrence of a hemorrhagic stroke in the patient and to be able to propose an appropriate treatment protocol.
  • steps E1 to E4 are for example performed by the patient at home.
  • the patient can also use a mobile communication device 13 to communicate with the monitoring device and the measuring device automatically. blood pressure periodically via a short-range communication interface.
  • the device is for example a smart telephone. It includes for example an application by which the patient can interrogate the monitoring device 2 and the automatic blood pressure measuring device 20 to receive the signals stored in the memories 8, 23.
  • the communication device 13 then transmits the signals via a 4G or 5G network to the computing unit 10.
  • a diagnosis of the evolution of the biomechanical state of the arterial wall in correlation with the blood pressure can be established remotely by the practitioner periodically, for example once a week.
  • the method may also comprise a preliminary learning step to train the artificial intelligence so as to determine from signals collected from the patient if the latter presents a risk of occurrence of a hemorrhagic stroke.
  • the learning step may comprise the following sub-steps.
  • a plurality of devices for monitoring the biomechanical state of the carotid wall 2 and automatic and continuous blood pressure measuring device 20 are used to collect signals from a population suffering from hypertension but not at risk of hemorrhagic stroke.
  • the signals, called reference signals, are stored on a server.
  • the neural network is trained with the reference signals until the network converges.
  • the trained neural network is then stored in the calculation unit 10, in particular in the central unit 12.
  • the system of the present disclosure makes it possible to predict the risk of occurrence of a hemorrhagic stroke.
  • This system can be used by the practitioner, in addition to morphological and histological studies, to identify the patient presenting a risk of hemorrhagic stroke in order to propose an appropriate hypertensive treatment.
  • the use of the system is not limited solely to predicting hemorrhagic stroke. It can be implemented in a patient after the occurrence of a hemorrhagic stroke to predict the risk of recurrence after treatment.
  • the system of the present disclosure also makes it possible to carry out a post-therapeutic evaluation of the improvement in the biomechanical response of the carotid wall to the treatment.
  • the system can also be applied during a clinical trial to assess the effectiveness of a new preventive treatment for hemorrhagic stroke.

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Abstract

Système de prédiction du risque de survenue d'un accident vasculaire cérébral (AVC) hémorragique (1) par analyse de la corrélation entre la biomécanique carotidienne, sentinelle de la vascularisation cérébrale, et le profil tensionnel chez un patient, comprenant : un dispositif de surveillance (2) apte à être placé à proximité d'une paroi de carotide, ledit dispositif comprenant au moins un capteur de vibrations (4) configuré pour mesurer des ondes mécaniques générées par l'onde pouls artériels ou toute autre onde de cisaillement ou de compression propagées dans ladite paroi, une mémoire (8) apte à stocker des signaux transmis par ledit au moins un capteur de vibrations, une interface de communication (9), une source d'énergie (7) configurée pour alimenter ledit au moins un capteur de vibrations (4) et l'interface de communication (9), un dispositif de mesure automatique de la tension artérielle du patient (20) configuré pour délivrer un signal représentatif de la tension artérielle du patient en fonction du temps, ledit dispositif de mesure (20) étant synchronisé avec ledit dispositif de surveillance (2), une unité de calcul (10) adaptée pour communiquer avec le dispositif de surveillance (2) et ledit dispositif de mesure automatique de la tension artérielle (20) et configurée pour analyser des mesures provenant du dispositif de surveillance (2) et du dispositif de mesure automatique de la tension artérielle (20) par une intelligence artificielle entraînée afin de corréler les mesures représentatives de l'état biomécanique de la paroi et les mesures représentatives de la tension artérielle pour détecter s'il y a un risque de survenue d'un AVC hémorragique chez le patient ou de sa récidive.

Description

SYSTEME DE PREDICTION D’ACCIDENT VASCULAIRE CEREBRAL
HEMORRAGIQUE
Domaine technique
[0001] La présente divulgation concerne un système de prédiction du risque de survenue d’un accident vasculaire cérébral hémorragique.
[0002] La présente divulgation concerne plus particulièrement un système et procédé permettant d’assurer une surveillance continue de l’état biomécanique de la paroi carotidienne, sentinelle de la vascularisation cérébrale, en corrélation avec les données de la tension artérielle chez un patient et de prédire le risque de survenue d’un accident vasculaire cérébral hémorragique.
Technique antérieure
[0003] Un accident vasculaire cérébral (AVC) est lié à un déficit neuronal dû à une ischémie ou à une hémorragie cérébrale.
[0004] Le cerveau est irrigué par la carotide interne et par l'ensemble des troncs supra aortiques en apportant l’oxygène nécessaire à son fonctionnement. Les deux types d’AVC sont l’AVC ischémique (IS) et l’AVC hémorragique. Les AVC hémorragiques représentent 15 à 20 % des AVCs et résultent d’un saignement intracérébral après une rupture artérielle.
[0005] L’AVC hémorragique provoque un hématome dont le volume comprime les tissus cérébraux et empêche de ce fait la circulation dans la zone affectée.
[0006] L’une des causes principales d’un AVC hémorragique est une hypertension artérielle (HTA) aiguë non contrôlée. Une tension artérielle élevée pendant de longues périodes oblige le système cardiovasculaire et les artères à fournir un effort accru pour faire circuler le sang dans les vaisseaux sanguins. Cet effort supplémentaire favorise le remodelage de la paroi artérielle qui s’hypertrophie au départ puis se rigidifie rendant celle-ci moins compilante et plus susceptible à se rompre lors des à-coups hypertensifs. Il existe aussi d’autres causes, par exemple une cause iatrogène qui résulte d’un traitement avec des anticoagulants, notamment chez les sujets âgés avec des parois artérielles fragiles. A ces causes, s’ajoutent des facteurs de risques identifiés, notamment le diabète, l’obésité, le régime alimentaire ou le tabagisme.
[0007] Un but de la présente divulgation est de proposer un système et un procédé qui permettent de prédire la survenue d’un AVC hémorragique en corrélant les propriétés biomécaniques de la paroi carotidienne, sentinelle de la vascularisation cérébrale, au profil tensionnel du patient permettant une adaptation thérapeutique ciblée en termes par exemple de type de traitement anti-hypertenseur et antithrombotique. [0008] Un autre but de la présente divulgation est de proposer un système de prédiction de survenue d’un AVC hémorragique qui soit peu contraignant pour le patient et d’une utilisation aisée pour le praticien.
Résumé
[0009] La présente divulgation vient améliorer la situation.
[0010] Il est proposé un système de prédiction de survenue d’un accident vasculaire cérébral hémorragique chez un patient comprenant :
- un dispositif de surveillance apte à être placé à proximité d’une paroi de carotide, ledit dispositif comprenant au moins un capteur de vibrations configuré pour mesurer des ondes mécaniques propagées dans ladite paroi, une mémoire apte à stocker des signaux transmis par ledit au moins un capteur de vibrations, une interface de communication, une source d’énergie configurée pour alimenter ledit au moins un capteur de vibrations et l’interface de communication,
- un dispositif de mesure automatique de la tension artérielle du patient configuré pour délivrer un signal représentatif de la tension artérielle du patient en fonction du temps, ledit dispositif de mesure étant synchronisé avec ledit dispositif de surveillance,
- une unité de calcul adaptée pour communiquer avec le dispositif de surveillance et ledit dispositif de mesure automatique de la tension artérielle et configurée pour analyser des mesures provenant du dispositif de surveillance et du dispositif de mesure automatique de la tension artérielle par une intelligence artificielle entraînée afin de corréler les mesures représentatives de l’état biomécanique de la paroi et les mesures représentatives de la tension artérielle pour identifier s’il y a un risque de survenue d’un AVC hémorragique chez le patient.
[0011] Les caractéristiques exposées dans les paragraphes suivants peuvent, optionnellement, être mises en oeuvre, indépendamment les unes des autres ou en combinaison les unes avec les autres :
[0012] Le dispositif de surveillance se présente sous la forme d’un patch apte à être collé sur une surface externe de la peau d’un patient.
[0013] Le dispositif de surveillance se présente sous la forme d’un implant sous-cutanée apte à être inséré sous la peau d’un patient.
[0014] Le capteur de vibrations comprend un accéléromètre.
[0015] Le capteur de vibrations comprend un accéléromètre 3 axes et un gyroscope 3 axes. [0016] La source d’énergie est une pile rechargeable par induction. [0017] L’interface de communication du dispositif de surveillance est choisie parmi une interface radio courte portée ou une interface de communication en champ proche.
[0018] Le dispositif de mesure automatique de la tension artérielle comprend un capteur de pression réagissant aux variations de la pression artérielle dudit patient, ledit capteur de pression étant synchronisé avec le capteur de vibrations.
[0019] Selon un mode de réalisation, le système de prédiction comprend en outre au moins un appareil mobile de communication adapté pour communiquer à distance avec le dispositif de surveillance et le dispositif de mesure automatique de la tension artérielle et pour transmettre des signaux vers l’unité de calcul via une interface de communication de longue portée appartenant à l’unité de calcul.
[0020] Selon un autre aspect, il est proposé un procédé pour prédire un risque de survenue d’accident vasculaire cérébral hémorragique d’un patient en utilisant un système tel que décrit ci-dessus, le procédé comprenant :
- acquérir de manière synchronisée pendant une durée prédéterminée un signal représentatif de l’évolution de l’état biomécanique de la paroi de la carotide au moyen du dispositif de surveillance et un signal représentatif de l’évolution de la tension artérielle au moyen du dispositif de mesure automatique de la tension artérielle;
- analyser les signaux dans une unité de calcul par une intelligence artificielle entraînée pour détecter une corrélation entre le signal représentatif de l’évolution de l’état biomécanique de la paroi de la carotide et les extrêmes dans le signal représentatif de l’évolution de la tension artérielle pour prédire le risque de survenue d’un accident vasculaire cérébral hémorragique.
[0021] Selon un mode de réalisation, l'intelligence artificielle utilisé dans le procédé est un réseau neuronal et le procédé comprend en outre une étape d'apprentissage préalable comprenant :
- acquérir une pluralité de signaux, dites signaux de référence provenant du dispositif de surveillance et du dispositif de mesure automatique de la tension artérielle portés par une population de patients souffrant d’hypertension sans accident vasculaire cérébral hémorragique,
- entraîner le réseau neuronal avec lesdits signaux de référence jusqu’à ce qu’il converge.
Brève description des dessins
[0022] D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels : Fig. 1
[0023] [Fig. 1] La figure 1 est une illustration d’un système de prédiction du risque de survenu d’un accident vasculaire cérébral hémorragique chez un patient selon un mode de réalisation. Fig. 2
[0024] [Fig. 2] La figure 2 est une illustration d’un système de prédiction du risque de survenue d’un AVC hémorragique selon un autre mode de réalisation.
Fig. 3A
[0025] [Fig. 3A] La figure 3A montre le dispositif de surveillance de l’état biomécanique de la paroi carotidienne positionné au niveau du cou d’un patient, à proximité de la carotide interne après la bifurcation de la carotide commune.
Fig. 3B
[0026] [Fig. 3B] La figure 3B montre le dispositif de surveillance de l’état biomécanique de la paroi carotidienne positionné au niveau du cou d’un patient, à proximité de la carotide primitive avant la bifurcation de la carotide commune.
Fig. 4
[0027] [Fig. 4] La figure 4 montre un exemple de réalisation de réalisation du dispositif de surveillance fixé sur une surface externe de la peau, à proximité de la carotide.
Fig. 5 [0028] [Fig. 5] La figure 5 montre un autre exemple de réalisation du dispositif de surveillance implanté sous la peau, à proximité de la carotide.
Fig. 6
[0029] [Fig. 6] La figure 6 est un organigramme représentant le procédé de prédiction du risque de survenue d’un AVC hémorragique mis en oeuvre par le système de prédiction selon un mode de réalisation.
Fig. 7
[0030] [Fig. 7] La figure 7 est un organigramme représentant l’étape d’apprentissage pour entraîner le réseau neuronal.
Description des modes de réalisation [0031] La figure 1 illustre un mode de réalisation d’un système 1 de prédiction du risque de survenue d’un accident vasculaire cérébral (AVC) hémorragique. Le système 1 comprend un dispositif de surveillance 2 (SURV) configuré pour être disposé à proximité de la carotide ou des troncs supra aortiques d’un patient afin de mesurer les signaux représentatifs de l’état biomécanique de la paroi interne de la carotide, un dispositif de mesure automatique de la tension artérielle du patient 20 (MCTA) synchronisé avec le dispositif de surveillance 2 et une unité de calcul 10 (CALC) adaptée pour communiquer avec le dispositif de surveillance 2 et le dispositif de mesure automatique de la tension artérielle 20. L’unité de calcul 10 est configurée pour analyser une corrélation entre les signaux provenant du dispositif de surveillance 2 et les signaux provenant du dispositif de mesure automatique de la tension artérielle 20 pour détecter s’il y a un risque de survenue d’un AVC hémorragique. Typiquement, l’unité de calcul 10 peut être opérée par un praticien ou un groupe de praticien, et peut collecter et traiter les données d’un grand nombre de dispositifs de surveillance 2 et de dispositifs de mesure automatique de la tension artérielle 20.
[0032] Le dispositif de surveillance 2 peut comprendre un ou deux capteurs de vibrations 4 (SENS) ; notamment un ou deux accéléromètre(s), configuré(s) pour mesurer des ondes mécaniques traversant la paroi carotidienne. Les ondes mécaniques peuvent être générées par exemple par l’onde de pouls artériel. L’onde mécanique comprend une composante de cisaillement et une composante de compression, et peut être assimilée à une onde sismique. En mesurant les ondes mécaniques qui propagent dans la paroi carotidienne, le capteur de vibrations 4 est apte de mesurer un signal représentatif des propriétés biomécaniques de la paroi carotidienne. Le capteur de vibrations peut comprendre au moins un accéléromètre. Par exemple, le capteur de vibrations peut comprendre un accéléromètre 3 axes et un gyroscope 3 axes.
[0033] Le dispositif de surveillance 2 comprend également une mémoire 8 (MEM) apte à stocker le signal mesuré et transmis par le capteur de vibrations 4, et une interface de communication 9 (INT 1). L’interface de communication 9 peut être par exemple :
- une interface radio courte portée notamment de type « Bluetooth », « Wifi » ou autre,
- ou encore une interface de communication en champ proche notamment de type NFC ou RFID.
[0034] Le signal stocké dans la mémoire 8 peut être transmis à l’unité de calcul 10 via l’interface de communication 9.
[0035] Le dispositif de mesure automatique de la tension artérielle 20 peut être tout dispositif approprié pour mesurer en continu et de manière autonome la tension artérielle du patient pendant une durée prédéterminée.
[0036] Le dispositif de mesure automatique de la tension artérielle 20 peut être par exemple un appareil de mesure ambulatoire de la pression artérielle (MAPA), connu également sous le nom Holter TA qui permet de réaliser une mesure de la tension artérielle pendant une durée prédéterminée. Le dispositif comprend un tensiomètre porté par le patient qui est programmé pour mesurer la pression artérielle à des intervalles réguliers, toutes les quinze à vingt minutes la journée et toutes les trente à soixante minutes pendant le sommeil. Les données sont enregistrées dans un boîtier.
[0037] Selon une variante, la mesure de la tension peut être réalisée de manière continue, sans interruption pendant une durée prédéterminée.
[0038] Selon un exemple de réalisation illustré de manière schématique sur la figure 1 , le dispositif de mesure automatique de la tension artérielle 20 comprend par exemple un capteur de pression 21 (SENS TA) qui réagit à la variation de pression artérielle du patient. Le capteur est par exemple appliqué sur une zone du corps du patient. Le capteur délivre donc un signal représentatif de la pression artérielle dans un vaisseau sanguin à proximité du capteur en fonction du temps. Ainsi, le signal comprend notamment une information représentative des variations de pression artérielle. Afin de pouvoir corréler le signal représentatif de l’évolution de l’état biomécanique de la paroi carotidienne et le signal représentatif de la tension artérielle chez le patient, le capteur de vibrations 4 et le capteur de pression 21 sont synchronisés afin de pouvoir initier les deux mesures simultanément pendant une même durée prédéterminée qui est généralement égale à vingt-quatre heures.
[0039] Selon un exemple de réalisation, le dispositif de mesure automatique de la tension artérielle 20 mesure de manière continue la tension artérielle pendant par exemple vingt- quatre heures.
[0040] Le dispositif 20 comprend également une unité de traitement 24 (UT TA) qui est configurée pour extraire un signal représentatif de la tension artérielle à partir du signal mesuré par le capteur de pression 21 , une mémoire de stockage 23 (MEM TA) apte à stocker le signal représentatif de la tension artérielle et une interface de communication 25 (INT TA) configurée pour transmettre le signal représentatif de la tension artérielle vers l’unité de calcul 10.
[0041] L’interface de communication 25 peut être par exemple :
- une interface radio courte portée notamment de type « Bluetooth », « Wifi » ou autre,
- ou encore une interface de communication en champ proche notamment de type NFC ou RFID.
[0042] Selon un exemple de réalisation, l’unité de traitement 24, la mémoire de stockage 23 et l’interface de communication 25 forment un module distinct du capteur de pression 21. Ainsi, le dispositif de mesure automatique de la tension artérielle 20 comprend par exemple un brassard ou un bracelet dans lequel est intégré un capteur de pression 21 et un boîtier placé à distance du capteur 21 intégrant l’unité de traitement 24, la mémoire de stockage 23 et l’interface de communication 25. Le brassard ou le bracelet est porté par le patient de sorte que le capteur de pression soit en contact avec la peau du patient. Le boîtier peut également être porté par le patient à l’aide d’une ceinture.
[0043] L’unité de calcul 10 est configurée pour analyser le signal provenant du dispositif de surveillance 10 et le signal provenant du dispositif de mesure automatique de la tension artérielle 20 par une intelligence artificielle entraînée et détecter une corrélation entre le signal représentatif de l’état biomécanique de la paroi carotidienne et le signal représentatif de la tension artérielle pour prédire le risque de survenue d’un AVC hémorragique. C’est cette corrélation qui permettra de donner une information fiable sur le risque de rupture vasculaire intracérébrale.
[0044] L’unité de calcul comprend par exemple une unité centrale 12 (UC) dans laquelle est stocké un réseau neuronal entraîné. L’unité de calcul 10 comprend également une interface de communication 11 (INT 2) pour recevoir les signaux provenant du dispositif de surveillance 2 et du dispositif de mesure automatique de la tension artérielle 20. L’interface de communication 11 et l’unité centrale 12 peuvent être éventuellement distantes l’une de de l’autre. L’unité centrale 12 peut éventuellement être un serveur.
[0045] En relation avec la figure 2, un système de prédiction selon un autre mode de réalisation est décrit. Il comprend en outre un appareil de communication mobile 13 communiquant avec le dispositif de surveillance 2 et le dispositif de mesure automatique de la tension artérielle 20 via une interface de communication de courte portée. L’appareil de communication mobile 13 comprend une application via laquelle le patient, porteur du dispositif de surveillance 2 et du dispositif de mesure automatique de la tension artérielle 20, peut récupérer le signal représentatif de l’état biomécanique de la paroi carotidienne stocké dans la mémoire 8 du dispositif de surveillance 2 et le signal représentatif de la tension artérielle stocké dans la mémoire 23 du dispositif de mesure automatique de la tension artérielle 20.
[0046] L’appareil de communication mobile 13 peut également être mis en communication avec l’unité de calcul 10. L’appareil de communication mobile peut par exemple transmettre les signaux récupérés via une interface de communication de type 2G, 3G, 4G ou 5G
[0047] L’appareil de communication mobile peut être exemple un téléphone portable intelligent (smart phone) ou une montre intelligente.
[0048] Le dispositif de surveillance 2 est un dispositif autonome. Le dispositif de surveillance 2 comprend une source d’énergie 7 (BATT) qui peut par exemple être rechargeable par un appareil externe, notamment par induction. La pile et les composants électroniques du dispositif de surveillance peuvent être choisis de telle sorte que l’autonomie du dispositif soit au moins égale à un jour.
[0049] Le dispositif de mesure automatique de la tension artérielle 20 comprend également une source d’énergie 22 (BATT TA) qui permet au dispositif de mesure de la tension artérielle de fonctionner de manière autonome. Cette source d’énergie peut par exemple être rechargeable par un appareil externe, notamment par induction. La pile et les composants électroniques du dispositif de mesure 20 peuvent être choisis de telle sorte que l’autonomie du dispositif soit au moins égale à 1 jour.
[0050] Les figures 3A et 3B illustrent une vue schématique d’une carotide primitive 100 qui se divise en deux au niveau du cou d’un patient : artère carotide interne 101 qui va irriguer le cerveau et l’artère carotide externe 102 qui va irriguer le cou et le visage. Selon un exemple de réalisation et en référence à la figure 3A, le dispositif de surveillance 2 tel que décrit ci-dessus peut être placé en regard de la carotide interne 101 juste après la bifurcation de la carotide commune de manière à mesurer en continu le signal provenant de la paroi. Selon un autre exemple de réalisation et en référence à la figure 3B, le dispositif de surveillance 2 tel que décrit ci-dessus peut être également placé en regard de la carotide primitive 100 juste avant la bifurcation de la carotide commune.
[0051] De manière générale, le positionnement du dispositif de surveillance 2 peut être ajusté en fonction des besoins cliniques. Selon un autre mode de réalisation, il est également possible de positionner un deuxième dispositif de surveillance ou même plusieurs dispositifs pour surveiller non seulement la carotide interne mais également ses branches ou toute autre artère des troncs supra-aortiques. A titre d’exemple, il est possible de positionner un deuxième dispositif de surveillance juste avant la bifurcation de la carotide commune 100. [0052] En référence à la figure 4, le dispositif de surveillance 2 se présenter sous la forme d’un patch 3 présentant une surface adhésive qui permet de coller le dispositif sur une zone de la surface extérieur de la peau 106 du cou, à proximité de la carotide primitive 100 ou à proximité de la carotide interne 101. Le flux sanguin dans la carotide 100 est représenté par des flèches sur la figure 4. [0053] En référence à la figure 5, le dispositif de surveillance 2 peut également être un dispositif implantable sous cutané 3. Le dispositif de surveillance 2 comprend par exemple une enveloppe réalisée dans un matériau biocompatible. Le dispositif de surveillance est placé dans une sonde implantable. Il peut être placé sous la peau 106, à proximité de la carotide primitive 100 ou à proximité de la carotide interne 101. Il est placé par le praticien qui réalise un décollement sous la peau. Le dispositif est mis en place en contact du muscle 104 sous la peau.
[0054] En référence à la figure 6, un procédé mettant en oeuvre un système de prédiction du risque de survenue d’un AVC hémorragique est décrit ci-dessous. [0055] A l’étape E1 , le capteur de vibrations 4 du dispositif de surveillance et le capteur de pression sanguin 21 du dispositif de mesure automatique de la pression artérielle 20 sont synchronisés pour pouvoir initier la phase de mesure des signaux.
[0056] A l’étape E2, les deux capteurs 4, 21 effectuent les mesures pendant une durée prédéterminée. La durée varie entre quelques heures à une journée ou une durée plus importante. Les deux capteurs sont par exemple préalablement programmés pour fonctionner pendant une durée prédéterminée. Cette durée est déterminée par le praticien en fonction des besoins cliniques. De préférence, cette durée est de vingt-quatre heures.
[0057] A l’étape E3, le signal représentatif de l’état biomécanique de la paroi carotidienne et le signal représentatif de la tension artérielle sont respectivement stockés dans la mémoire 8 du dispositif de surveillance 2 et la mémoire 23 du dispositif de mesure automatique de la tension artérielle 20.
[0058] A l’étape E4, les signaux stockés sont envoyés vers l’unité de calcul 10 via l’interface de communication 9 du dispositif de surveillance 2 et l’interface de communication 25 du dispositif de mesure 20. [0059] A l’étape E5, l’unité de calcul 10 analyse les signaux au moyen d’une intelligence artificielle entraînée pour détecter une corrélation entre le signal représentatif de l’évolution de l’état biomécanique de la paroi de la carotide et les extrêmes dans le signal représentatif de l’évolution de la tension artérielle pour prédire le risque de survenue d’un accident vasculaire cérébral hémorragique. L’intelligence artificielle comprend un réseau neuronal entraîné à déterminer à partir des signaux collectés chez le patient si ce dernier présente un risque de survenue d’un AVC hémorragique.
[0060] Les étapes E1 à E5 sont par exemple effectuées par le praticien chez un patient qui présente un ou plusieurs signes ou symptômes typiques associés à un accident vasculaire cérébral. Il est ainsi possible pour le praticien d’obtenir une prédiction fiable sur le risque de survenue d’un AVC hémorragique chez le patient et de pouvoir proposer un protocole de traitement approprié
[0061] En variante, les étapes E1 à E4 sont par exemple effectuées par le patient chez lui. Le patient peut également utiliser un appareil de communication mobile 13 pour communiquer avec le dispositif de surveillance et le dispositif de mesure en automatique de la tension artérielle périodiquement via une interface de communication de courte portée. L’appareil est par exemple un téléphone intelligent. Il comprend par exemple une application par laquelle le patient peut interroger le dispositif de surveillance 2 et le dispositif de mesure automatique de la tension artérielle 20 pour recevoir les signaux stockés dans les mémoires 8, 23. L’appareil de communication 13 transmet ensuite les signaux via un réseau 4G ou 5 G vers l’unité de calcul 10. Ainsi, un diagnostic de l’évolution de l’état biomécanique de la paroi artérielle en corrélation avec la tension artérielle peut être établi à distance par le praticien périodiquement, par exemple une fois par semaine.
[0062] Selon un mode de réalisation et en référence à la figure 7, lorsque l'intelligence artificielle est un réseau neuronal, le procédé peut comprendre en outre une étape d’apprentissage préliminaire pour entraîner l’intelligence artificielle de manière à déterminer à partir des signaux collectés chez le patient si ce dernier présente un risque de survenue d’un AVC hémorragique.
[0063] Plus précisément, l’étape d’apprentissage peut comprendre les sous-étapes suivantes.
[0064] A une sous-étape E01 , une pluralité de dispositifs de surveillance de l’état biomécanique de la paroi carotidienne 2 et de dispositif de mesure automatique et en continu de la tension artérielle 20 sont utilisés pour collecter des signaux chez une population souffrant d’une hypertension mais ne présentant pas de risque d’AVC hémorragique. Les signaux, dits signaux de référence, sont stockés sur un serveur.
[0065] A une sous-étape E02, le réseau neuronal est entraîné avec les signaux de référence jusqu’à ce que le réseau converge. Le réseau neuronal entraîné est ensuite stocké dans l’unité de calcul 10, notamment dans l’unité centrale 12.
[0066] Grâce à l’acquisition en continu d’un ensemble de signaux représentatifs de l’évolution de l’état biomécanique de la paroi carotidienne et de l’évolution de la tension artérielle et à l’utilisation d’une intelligence artificielle pour analyser la corrélation entre le signal représentatif de l’état biomécanique de la paroi carotidienne et les extrêmes du signal de la tension artérielle, le système de la présente divulgation permet de prédire le risque de survenue d’un AVC hémorragique. Le présent système peut être utilisé par le praticien, en complément des études morphologiques et histologiques, pour identifier le patient présentant un risque d’AVC hémorragique afin de proposer un traitement hypertenseur adapté.
[0067] En outre, l’utilisation du système n’est pas limitée uniquement à prédire l’AVC hémorragique. Il peut être mis en place chez un patient après l’occurrence d’un AVC hémorragique pour prédire le risque de récidive après un traitement. [0068] Le système de la présente divulgation permet également de réaliser une évaluation post thérapeutique de l'amélioration de la réponse biomécanique de la paroi carotidienne au traitement.
[0069] Le système peut également s’appliquer lors d’un essai clinique pour évaluer l’efficacité d’un nouveau traitement préventif de l’AVC hémorragique.

Claims

REVENDICATIONS
[Revendication 1] Système de prédiction du risque de survenue d’un accident vasculaire cérébral (AVC) hémorragique (1) chez un patient comprenant :
- un dispositif de surveillance (2) apte à être placé à proximité d’une paroi de carotide, ledit dispositif comprenant au moins un capteur de vibrations (4) configuré pour mesurer des ondes mécaniques propagées dans ladite paroi, une mémoire (8) apte à stocker des signaux transmis par ledit au moins un capteur de vibrations (4), une interface de communication (9), une source d’énergie (7) configurée pour alimenter ledit au moins un capteur de vibrations (4) et l’interface de communication (9), - un dispositif de mesure automatique de la tension artérielle du patient (20) configuré pour délivrer un signal représentatif de la tension artérielle du patient en fonction du temps, ledit dispositif de mesure (20) étant synchronisé avec ledit dispositif de surveillance (2),
- une unité de calcul (10) adaptée pour communiquer avec le dispositif de surveillance (2) et ledit dispositif de mesure automatique de la tension artérielle (20) et configurée pour analyser des mesures provenant du dispositif de surveillance (2) et du dispositif de mesure automatique de la tension artérielle (20) par une intelligence artificielle entraînée afin de corréler les mesures représentatives de l’état biomécanique de la paroi et les mesures représentatives de la tension artérielle pour identifier s’il y a un risque de survenue d’un AVC hémorragique chez le patient. [Revendication 2] Système selon la revendication 1, dans lequel le dispositif de surveillance
(2) se présente sous la forme d’un patch (3) apte à être collé sur une surface externe de la peau (106) d’un patient.
[Revendication 3] Système selon la revendication 1, dans lequel le dispositif de surveillance (2) se présente sous la forme d’un implant sous-cutanée (3) apte à être inséré sous la peau d’un patient.
[Revendication 4] Système selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel le capteur de vibrations (4) comprend un accéléromètre.
[Revendication 5] Système selon la revendication 4, dans lequel le capteur de vibrations (4) comprend un accéléromètre 3 axes et un gyroscope 3 axes.
[Revendication 6] Système selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel la source d’énergie (7) est une pile rechargeable par induction.
[Revendication 7] Système selon l’une des revendications 1 à 6, dans lequel l’interface de communication (9) est choisie parmi une interface radio courte portée ou une interface de communication en champ proche. [Revendication 8] Système selon l’une des revendications 1 à 7, dans lequel le dispositif de mesure automatique de la tension artérielle (20) comprend un capteur de pression (21) réagissant aux variations de la pression artérielle dudit patient, ledit capteur de pression (21) étant synchronisé avec le capteur de vibrations (4). [Revendication 9] Système selon l’une des revendications 1 à 8, comprenant en outre au moins un appareil mobile de communication (13) adapté pour communiquer à distance avec le dispositif de surveillance (2) et le dispositif de mesure automatique de la tension artérielle (20) et pour transmettre des signaux vers l’unité de calcul (10) via une interface de communication de longue portée (11) appartenant à l’unité de calcul (10).
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