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Réanimation : l’intelligence artificielle d’ISIS porteuse de progrès

La multiplication des moniteurs et la complexité des techniques autour du patient de réanimation créent un afflux de données difficiles à gérer. Pour limiter le risque d'erreurs et améliorer la surveillance, les équipes ont besoin d'outils capables de traiter et de rendre intelligible un ensemble d'indicateurs. Le projet de recherche ISIS (Intelligent Survey for Information Systems) permettra à un moteur d'intelligence artificielle (IA) d'explorer les données hétérogènes issues des patients de réanimation...

La multiplication des moniteurs et la complexité des techniques autour du patient de réanimation créent un afflux de données difficiles à gérer. Pour limiter le risque d’erreurs et améliorer la surveillance, les équipes ont besoin d’outils capables de traiter et de rendre intelligible un ensemble d’indicateurs.
Le projet de recherche ISIS (Intelligent Survey for Information Systems) permettra à un moteur d’intelligence artificielle (IA) d’explorer les données hétérogènes issues des patients de réanimation pour construire des bases de connaissances à partir de l’expérience des soignants et des experts. Les données du patient sont recueillies de manière automatique à partir des appareils de monitoring et d’assistance, ainsi qu’au moyen d’une interface tactile avec les équipes soignantes. Elles sont traitées et « interprétées » par l’IA. Le but est de développer à partir des bases de connaissances des outils spécialisés d’aide à la décision, à la surveillance et à la thérapeutique.

Ce projet de recherche cofinancé par l’Union Européenne (FEDER), l’ARH, le CHU et la Région Martinique est déployé au CHU de Fort-de-France, par le Dr Hossein Mehdaoui.

Les pathologies étudiées sont, dans un premier temps la traumatologie cranio-cérébrale grave et de manière plus globale les pathologies entraînant une souffrance cérébrale aiguë chez les patients hospitalisés en réanimation. L’incidence des traumatismes cranio-cérébraux graves est élevée en Martinique du fait des accidents de la route, particulièrement ceux impliquant des deux roues.

Les 6 grandes étapes du projet
1. Acquisition des données
2. Stockage en temps réel des informations acquises
3. Premier traitement en temps réel pour extraction de modèles et d’indices d’alertes comprenant une phase de suppression des artefacts et de traitement mathématique et une phase d’analyse en utilisant un moteur d’intelligence artificielle
4. Validation du traitement des données en différé par les équipes soignantes
5. Constitution de bases de connaissances spécialisées et des modèles grâce à un simulateur de patient (Moteur d’intelligence artificielle fonctionnant sur un super calculateur pouvant réaliser 3 milliards d’opérations par seconde)
6. Validation des modèles et alertes intelligentes en clinique

L’outil technique est aujourd’hui opérationnel. La convivialité de l’interface de recherche va être progressivement améliorée par la prise en compte de problématiques propres au service. Exemple : adaptation au monitoring spécialisé et aux protocoles du service, modifications des interfaces en fonction des remarques des soignants.

La mise en place d’une dynamique de recherche et ses impacts locaux est patente : une convention industrielle de formation par la recherche (CIFRE) est en cours avec un partenaire privé ; une convention entre l’Université des Antilles et de la Guyane et la Région Martinique sur le financement d’étudiants en thèse sur ISIS est signée ; des créations d’emplois, des demandes d’informations et/ou de collaborations européennes ont découlé du projet. Des sociétés privées travaillent pour un partenariat et s’impliquent avec l’Université des Antilles et de la Guyane. L’ambition de l’équipe d’ISIS et du CHU est d’achever le déploiement du projet en Martinique et dans la Caraïbe pour créer une équipe de recherche dans le domaine de l’intelligence artificielle appliquée aux problématiques de santé.

D’après un article de E. Marie-Louise

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