L’insuffisance cardiaque (IC) est une pathologie hétérogène dont la classification traditionnelle ne permet pas une stratification optimale des patients. Le machine learning (ML) apporte une approche innovante en segmentant les patients en sous-groupes homogènes à partir de données multidimensionnelles (clinique, biologique, imagerie). Le processus de segmentation assistée par ML passe par les étapes suivantes : acquisition et préparation des données : intégration de données hétérogènes (dossiers médicaux, biomarqueurs, imagerie). Clustering non supervisé : identification de phénotypes cliniques via des algorithmes adaptés aux données médicales (latent class model, K-Prototypes, etc.). Validation des clusters : comparaison aux classifications existantes et évaluation pronostique via des métriques comme le c-index. Prédiction des clusters : développement de modèles supervisés (random forest, réseaux de neurones) pour assigner de nouveaux patients à ces groupes. Application clinique : intégration dans les outils cliniques pour améliorer la personnalisation des traitements et la prévention de l’IC. Les défis incluent la validation externe, l’interopérabilité avec les dossiers médicaux électroniques et l’explicabilité des modèles pour favoriser leur adoption clinique.

Le ML révolutionne la segmentation en IC en permettant une stratification plus précise des patients, ouvrant la voie à une médecine de précision pour une meilleure prédiction, prise en charge et personnalisation des traitements.

Heart failure (HF) is a heterogeneous condition for which traditional classification methods do not allow for optimal patient stratification. Machine learning (ML) offers an innovative approach by segmenting patients into homogeneous subgroups based on multidimensional data (clinical, biological, imaging). The ML-assisted segmentation process follows the following steps: data acquisition and preparation: Integration of heterogeneous data (medical records, biomarkers, imaging). Unsupervised clustering: identification of clinical phenotypes using algorithms tailored to medical data (latent class model, K-Prototypes, etc.). Cluster validation: comparison with existing classifications and prognostic assessment using metrics such as the c-index. Cluster prediction: development of supervised models (random forest, neural networks) to assign new patients to these groups. Clinical application: integration into clinical tools to improve treatment personalization and HF prevention. Challenges include external validation, interoperability with electronic medical records, and model explainability to promote clinical adoption.

ML is revolutionizing HF segmentation by enabling more precise patient stratification, paving the way for precision medicine to improve prediction, management, and treatment personalization.