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Système d'alarme numérique pour la médecine pédiatrique de soins intensifs

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Le travail dans les unités de soins intensifs pose des défis particuliers aux travailleurs de la santé. Ils doivent détecter de manière sûre et fiable si l'état de leurs patients gravement malades se détériore au point de mettre leur vie en danger, et ils doivent le faire sous une forte pression de temps car chaque minute compte. Le niveau de stress augmente encore plus lorsque les patients sont des enfants et des adolescents.

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Dans les soins intensifs pédiatriques, les médecins sont confrontés au problème que les maladies sont parfois difficiles à reconnaître et - en fonction de l'âge et du sexe - évoluent également différemment.

Le projet de recherche "A Learning and Interoperable Smart Expert System for Paediatric Intensive Care Medicine (ELISE)", dirigé par le Dr Thomas Jack, médecin en chef du département de cardiologie pédiatrique et de médecine des soins intensifs de la faculté de médecine de Hanovre (MHH), vise à apporter un soutien. L'objectif est de développer des concepts pour un système numérique d'aide à la décision qui rassemble les signes vitaux et les valeurs de laboratoire importants pour le traitement directement au chevet du patient, les analyse et déclenche immédiatement l'alarme si nécessaire. Le projet commun avec l'Institut Peter L. Reichertz d'informatique médicale de l'Université technique de Braunschweig et du MHH (PLRI), l'Institut Fraunhofer de toxicologie et de médecine expérimentale (ITEM), l'Université de Münster et le développeur de logiciels Medisite est financé par le ministère fédéral de la santé à hauteur de plus de deux millions d'euros sur trois ans.

L'informatique médicale permet déjà de documenter les données des patients. Le système de gestion des données des patients (PDMS) collecte les paramètres vitaux enregistrés tels que la pression artérielle, la fréquence cardiaque ou la température corporelle, stocke les valeurs de laboratoire, l'administration des médicaments ou les diagnostics et les rend disponibles à tout moment. "Cependant, le PDMS n'est pas en mesure d'interpréter ces valeurs et donc de reconnaître les situations critiques", explique le Dr Jack. Cela sera désormais possible grâce à l'aide d'ELISE pour le diagnostic de dysfonctionnement grave d'un organe et de l'insuffisance circulatoire grave associée - un problème qui survient souvent après une opération, entre autres.

"Nous voulons utiliser les données de routine et les connaissances des experts pour convertir les modèles de diagnostic des dysfonctionnements des organes en algorithmes lisibles par ordinateur", explique le Dr Antje Wulff, informaticien médical au PLRI. Dans l'étude CADDIE récemment achevée, cela a déjà été réalisé pour la détection du syndrome de réponse inflammatoire systémique (SIRS). Le SIRS présente des symptômes similaires à ceux de la septicémie et peut entraîner un dysfonctionnement grave des organes et, dans les cas graves, la mort du patient.

L'équipe de recherche a maintenant pour objectif de développer l'idée de CADDIE. Dans un premier temps, ELISE sera alimenté par les données de 5 000 patients qui ont été traités dans l'unité de soins intensifs pédiatriques du MHH au cours des dernières années. "Nous cherchons d'abord à voir si le système interprète correctement les données, pour ainsi dire rétrospectivement, afin de poser le bon diagnostic", explique le médecin en chef. En même temps, les scientifiques recherchent des modèles récurrents dans les données existantes afin de former spécifiquement le système de support numérique. De cette manière, ELISE devrait apprendre et éventuellement reconnaître lui-même les critères d'une défaillance imminente d'un organe en temps réel et le signaler immédiatement. Si le système fonctionne et est approuvé, la voie est libre pour une application en direct à côté du lit de chaque patient pour soutenir les médecins et les infirmières. "Un ordinateur ne connaît pas le stress et a toujours le temps d'évaluer les données", déclare le Dr Jack. Cependant, les décisions médicales ne sont pas prises par le système, mais par l'être humain, souligne le médecin. "ELISE n'est qu'une sorte de copilote qui, en tant que compagnon numérique, libère les médecins et les infirmières de la contrainte d'un contrôle continu des données et garantit que les évolutions potentiellement mortelles peuvent être reconnues immédiatement et donc traitées à temps"