Prédiction par apprentissage automatique des paramètres des scores d'alerte précoce dans les services généraux

En cas de maladie ou de blessure, les patients sont médicalement évalués et traités dans un premier temps dans des cliniques externes de médecine aiguë, des salles d'urgence et des cabinets médicaux. Si cela est médicalement indiqué, les soins et traitements peuvent également être prodigués à l’hôpital. En fonction de la gravité de la maladie et du problème médical principal, ces soins sont dispensés dans des services hospitaliers, qui sont principalement pris en charge par des disciplines spécialisées spécifiques et qui leur sont affectés, par exemple, sous la forme de services cliniques.

Dans le cadre du séjour hospitalier, le traitement et les soins sont généralement dispensés lors de visites dans les services par le personnel médical. Toutefois, les tournées de service consistent en des contrôles ponctuels de valeurs mesurées individuelles à des moments prédéfinis.

Le personnel soignant qualifié exécute les plans de traitement convenus et vérifie l'état général du patient plusieurs fois par jour. Contrairement à une surveillance médicale intensive, il n'existe pas de surveillance continue et, par conséquent, une aggravation de l'état du patient n'est pas toujours immédiatement apparente. En outre, en plus des complications connues liées à des affections existantes, des complications nouvelles ou inattendues peuvent également survenir.

Bien que la surveillance en réanimation repose sur une surveillance discontinue, les incidents et complications peuvent parfois mettre en jeu le pronostic vital, surtout s'il n'y a pas de réponse immédiate à une détérioration de l'état du patient. Même s’il existe des systèmes d’alerte précoce tels que les scores, leur capacité de réaction est limitée, en partie à cause de la fréquence à laquelle ils sont collectés.

Aux limites spécifiques au patient du suivi hospitalier, telles que la coopération des patients dans le sens de l'auto-surveillance, aux limites médicales, telles que la fréquence de l'enquête, il existe également des limites économiques, telles que la disponibilité du personnel pouvant être déployé pour une surveillance plus fréquente.

Bien qu'il existe des approches télémédicales de surveillance, leur mise en place est souvent limitée, tant sur le plan économique que par la formation supplémentaire requise, par exemple.

Même si des valeurs seuils sont (ou peuvent être) définies pour les données mesurées (signes vitaux, paramètres de laboratoire, impression clinique et autres), si celles-ci sont dépassées ou non atteintes, une conséquence, par ex. une étape thérapeutique, ne peut être initiée que rétrospectivement. Dans cette situation, un changement physiopathologique est déjà si avancé que, dans de nombreux cas, un mécanisme de compensation ne fonctionne plus correctement et se transforme en situation de décompensation. Dans cette situation, les patients concernés dans une salle d'hôpital courent potentiellement un danger de mort.

Une façon d’éviter les dangers décrits ci-dessus pourrait être d’utiliser une combinaison réduite de méthodes de surveillance par rapport à la surveillance en soins intensifs. Parallèlement, l’utilisation de l’intelligence artificielle permet l’évaluation automatisée des données collectées et peut ainsi conduire à la prédiction de modifications de paramètres, ce qui permet une alerte précoce, c’est-à-dire avant l’apparition d’une décompensation physiopathologique.