Validité, fiabilité et faisabilité d'une mesure/évaluation photographique automatisée de la prise alimentaire chez les personnes âgées hospitalisées (PAMPILLE)

La dénutrition touche 50 à 70 % des personnes âgées hospitalisées, et est d'autant plus préoccupante chez les personnes âgées en raison de son retentissement clinique. Une mesure de la consommation alimentaire est indispensable pour reconnaître les besoins, suivre l'état nutritionnel des personnes âgées hospitalisées et mettre en place des actions thérapeutiques spécifiques telles que des suppléments ou une augmentation de l'apport énergétique-protéique pour lutter contre la dénutrition ou le risque de dénutrition. Malheureusement, cette mesure est rarement réalisée efficacement en pratique, maintenant le patient en déficit nutritionnel, contribuant à un risque de morbi-mortalité accru.

Bien que la pesée des apports alimentaires soit la méthode de référence, elle constitue un fardeau de routine pour les équipes soignantes. Pour s'affranchir de ces contraintes en milieu hospitalier, les apports sont estimés par des relevés alimentaires sur trois jours consécutifs selon une méthode semi-quantitative. Il faut noter que cette méthode reste complexe, imprécise et réservée uniquement aux patients les plus dénutris. Ces dernières années, le développement des méthodes photographiques est devenu une alternative intéressante à la mesure pondérale. Basées sur des photographies prises avant et après le repas pour en déduire ce qui est réellement ingéré, ces méthodes obtiennent des résultats comparables à la méthode de la pesée, même si certaines limites subsistent (nécessité d'une intervention humaine, contrainte d'avoir des menus standardisés en poids et manque de prise en charge nutritionnelle adaptée aux patients). Pour pallier ces limitations, une méthode photographique automatisée basée sur des techniques modernes de traitement automatique d'images 2D et 3D couplées à des techniques issues de l'intelligence artificielle a récemment été développée dans l'unité de l'investigateur, mais n'a pas encore été validée.

L'originalité et l'innovation de ce projet résident dans l'analyse automatisée des photos prises et la conversion en pourcentage de nourriture restante grâce à la conception d'algorithmes de prétraitement d'images et de classification neuronale par un logiciel 2D et 3D (brevet déposé).