Prédiction des complications associées à la transfusion (PRETRACO)

Actuellement, environ 350 000 concentrés de globules rouges sont produits chaque année à partir de dons de sang en Autriche.

En plus de l'effet principal de remplacement du sang perdu, les concentrés de globules rouges ont également de nombreux effets indésirables - des compatibilités des groupes sanguins, qui sont facilement évitables grâce aux soins, aux effets secondaires liés au stockage, aux problèmes de soins intensifs pour la plupart à la suite de transfusions massives, à des effets à l'échelle du système tels que TRALI, TACO et TRIM.

Avant d'être administrés aux patients, les concentrés de globules rouges sont soumis à un vaste processus d'assurance qualité au cours duquel un grand nombre de paramètres sont collectés. Avant l'utilisation sur des patients, par exemple, des tests au chevet du patient et des tests pour d'autres incompatibilités avec un échantillon de sang du patient visé sont effectués. Avec la mise en place du Patient Blood Management (PBM) ces dernières années, l'utilisation des concentrés de globules rouges est devenue plus ciblée - le nombre de transfusions diminue dans la plupart des pays développés. Cependant, il est toujours possible de subir des événements indésirables liés à la transfusion (TRAE). Ainsi, une activité de recherche active pour réduire ces TRAE continue d'être nécessaire.

À ce jour, cependant, on ne sait pas quels patients présentent des événements indésirables liés à la transfusion. Malgré les vastes mesures d'hémovigilance et de tests pré-transfusionnels, il n'est toujours pas possible de prédire quel patient répondra à une transfusion avec un événement indésirable typique tel que l'hypotension, l'hémolyse, l'insuffisance rénale ou le TRALI. Il semble compréhensible que les caractéristiques du patient ainsi que les caractéristiques de l'unité administrée puissent jouer un rôle à cet égard. En particulier, il est concevable qu'une combinaison de caractéristiques de l'unité de sang et de caractéristiques du patient puisse déterminer une complication au cours de l'administration. Pour cette raison, il semble intéressant d'utiliser des méthodes d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique pour prédire toute complication.