Soins intensifs: un système d’alerte automatisé

Le projet "ICU-Cockpit" est développé depuis 2014 aux soins intensifs de neurochirurgie de l’Hôpital universitaire de Zurich, en collaboration avec l’ETH Zurich, IBM Research à Rüschlikon et le partenaire industriel Supercomputing Systems. Une technologie informatique de pointe est utilisée pour traiter les données des nombreux appareils médicaux en temps réel avec une résolution allant jusqu’à 200 Hz. Les données sont synchronisées et enregistrées sous forme cryptée. Il s’agit maintenant de permettre à ICU-Cockpit de reconnaître et d’éliminer des artéfacts dans les biosignaux. Nous développons par ailleurs des algorithmes pour la détection précoce des crises d’épilepsie et des troubles vasculaires cérébraux secondaires.

Le savoir médical évolue très rapidement. La croissance des connaissances est telle que les médecins n’arrivent plus à la gérer. En "médecine personnalisée", le volume des données existantes par patient augmente par ailleurs de façon exponentielle. En médecine intensive et d’urgence s’ajoutent à cela des signaux en temps réel émis par de multiples capteurs placés sur et dans l’organisme. Ce flot d’informations, notamment dans des situations d’urgence, ne peut plus être intégré dans une prise de décision rapide.

Sur la base de l’exploration de données (data mining), de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle, les énormes quantités de données enregistrées sont utilisées afin de modéliser des mécanismes physiopathologiques complexes et de développer des algorithmes pour des systèmes d’alarme précoce et des recommandations thérapeutiques.

Grâce à ce projet, le groupe de recherche a recueilli les données provenant de l’historique des patients, de l'imagerie cérébrale, des valeurs de laboratoire et des biocapteurs ainsi que de la vidéosurveillance chez plus de 300 patients. Sur la base de ces données multimodales, des algorithmes ont été développés pour les trois cas d'utilisation suivants:

Suite à la validation de ces algorithmes par des ensembles de données supplémentaires, les algorithmes seront implémentés dans un logiciel fonctionnant au chevet du patient dans la pratique clinique quotidienne. Les systèmes d'aide à la décision peuvent améliorer le traitement dans le domaine des soins neurocritiques et conduire à de meilleurs résultats pour les patients à l'avenir.

La réduction des fausses alarmes et des artéfacts dans les signaux augmente la sécurité des patients aux soins intensifs. La détection des constellations de risques et la prévision des complications critiques permettent d’intervenir plus tôt au niveau thérapeutique. Les décisions thérapeutiques, souvent prises aujourd’hui de manière empirique, sont étayées grâce des analyses de données et aux connaissances médicales les plus actuelles. De l’analyse des flux de données en temps réel naissent de nouvelles connaissances en physiopathologie ainsi qu’un nouveau savoir grâce à des systèmes d’apprentissage automatique.

ICU-Cockpit: IT platform for multimodal patient monitoring and therapy support in intensive care and emergency medicine