Une prise de décision plus intelligente pour les unités de soins intensifs
Lors des premières vagues de la pandémie de COVID-19, le personnel des unités de soins intensifs (USI) a été confronté à une maladie inconnue très contagieuse pour laquelle il n’existait aucun vaccin. Dans les pays gravement touchés, plus de 10 % des patients infectés nécessitaient des soins intensifs, ce qui a exercé une pression énorme sur les ressources et mis le personnel médical en danger. «Ici, à Francfort, mon équipe et moi-même traitions simultanément, en soins intensifs, plus de 700 patients COVID-19 gravement atteints», explique Kai Zacharowski, coordinateur du projet ENVISION, de l’université Goethe de Francfort (Allemagne). «Bien que nous sachions comment ventiler les patients et effectuer d’autres traitements en soins intensifs, nous ne disposions pas d’options thérapeutiques valables et éprouvées pour cette maladie complexe. Il était donc extrêmement difficile de toujours prendre des décisions dans le meilleur intérêt des patients.»
Prendre des décisions thérapeutiques efficaces
Le projet ENVISION, qui a débuté en décembre 2020, a cherché à relever ce défi sanitaire, en développant un outil basé sur des données afin d’aider le personnel médical des unités de soins intensifs à traiter les patients. Il a recueilli à cette fin des données à partir de diverses sources, notamment des ventilateurs et des appareils d’imagerie médicale, et les ont analysées à l’aide de l’intelligence artificielle (IA). Treize hôpitaux européens ont participé à l’étude. «Une petite start-up a accepté de nous accompagner», ajoute Kai Zacharowski. «Nous avons développé un logiciel et l’avons mis en œuvre dans les unités de soins intensifs, ce qui nous a permis de recueillir toutes les données relatives à la physiologie, au traitement et à la médication.» Une application numérique existante, Sandman. MD, a été développée pour devenir le Sandman.IC. Il a été conçu comme un système intelligent d’aide à la décision pour le personnel, destiné à faciliter le suivi, le pronostic et le traitement des patients atteints de COVID-19 dans les unités de soins intensifs. L’idée était que l’outil puisse suggérer rapidement d’éventuelles nouvelles options thérapeutiques qui n’auraient pas été identifiées par un personnel médical débordé. L’équipe du projet espérait également que les informations recueillies permettraient de mieux comprendre l’évolution encore inconnue de cette maladie et de soutenir d’autres efforts médicaux dans la recherche de nouvelles thérapies.
Collecte et intégration des données médicales
L’une des principales réussites du projet a consisté en sa capacité de rassembler et d’intégrer des données médicales provenant de toute l’Europe, tout en respectant des lois strictes en matière de protection des données. «Ce fut chose faite en laissant la gestion des données hospitalières aux hôpitaux», explique Kai Zacharowski. «Les données ont été analysées dans les hôpitaux et les résultats anonymisés ont ensuite été transférés.» L’introduction de l’application en milieu clinique a également été un succès. Sandman.IC a été intégré dans une suite d’analyse de données optimisée par l’IA avec des outils de modélisation prédictive, et enrichi d’une fonctionnalité d’alerte intelligente pour en faciliter l’utilisation. L’outil a depuis été validé et est prêt à être commercialisé.
Lutter contre les futures épidémies de maladies infectieuses
L’impact potentiel du projet ENVISION va toutefois au-delà des résultats immédiats. Les connaissances acquises grâce à l’analyse des données du patient atteint de COVID-19 et à la mise au point d’un outil d’IA qui facilite la prise de décision clinique pourraient être transposées et appliquées à de futures épidémies de maladies infectieuses et à d’autres scénarios de soins intensifs. Cela permettra non seulement d’améliorer les soins prodigués aux patients de la cadre des crises sanitaires, mais aussi de veiller à ce que les unités de soins intensifs soient gérées le plus efficacement possible. L’importance de la préparation est sans conteste l’un des principaux enseignements de la pandémie de COVID-19. «Nous avons réussi à interconnecter les pays européens afin d’accroître nos connaissances collectives dans ce domaine», ajoute Kai Zacharowski. «Nous allons désormais nous intéresser davantage à la manière dont nous recevons et analysons les données à l’aide de l’IA.»
Mots‑clés
ENVISION, AI, COVID-19, maladie, médical, soins intensifs, contagieux, vaccin