Alternative à la greffe : un biomatériau prometteur pour prendre en charge les lésions du cortex cérébral
Financement accordé : 315 000 €
14 juin 2021
Intelligence artificielle : un moyen d’analyser la dyspnée en service de réanimation
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En résumé
Cette recherche est menée par Maxens Decavèle, médecin réanimateur dans le service de « Pneumologie, médecine intensive Réanimation », à l’hôpital de la Pitié-Salpêtrière à Paris.
120 000€
Financement attribué en 2019 à Maxens Decavèle pour la réalisation d’une thèse de science.
En cas de pathologie pulmonaire ou dans le cadre de certains soins, respirer peut devenir difficile voire impossible : on parle de dyspnée.
Cette perception, très anxiogène et génératrice de grandes souffrances pour les malades, peut se révéler un véritable problème,notamment chez les patients ne pouvant communiquer avec l’extérieur comme ceux placés sous ventilation artificielle.
Les chercheurs souhaitent développer une intelligence artificielle pour évaluer en continu les souffrances respiratoires chez ces patients.
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Le projet en détails
Le phénomène de dyspnée
La dyspnée correspond à une perception subjective de gêne respiratoire. Elle survient en général au cours de différentes pathologies pulmonaires ou cardiaques, mais également lors de certains soins médicaux. Ce symptôme est synonyme de manque d’air, de suffocation, de fort essoufflement Cette perception très désagréable de sa propre respiration est souvent associée à la peur chez les patients : la peur de mourir. Elle peut entraîner une souffrance physique et psychologique si elle persiste ou si elle se répète régulièrement. En temps normal, ce symptôme est évalué à l’aide d’un questionnaire auquel est soumis le patient.
Une évaluation difficile en service de réanimation
Il n’est en revanche pas possible d'évaluer de cette manière la dyspnée chez des malades intubés et sous ventilation artificielle, les personnes n’étant généralement pas en situation de communiquer avec l’extérieur. La ventilation artificielle consiste à remplacer le rôle des poumons en envoyant de l’air afin d'oxygéner l’organisme. Différents paramètres entrent en compte : débit d’air et volumes envoyés, diamètre du tube d’intubation,fréquence respiratoire autant d’éléments qui influencent la perception de la respiration et peuvent provoquer un inconfort et une souffrance pour le patient.Ainsi, une étude a montré que 50 % des patients en réanimation souffriraient de dyspnée sévère !
De plus, l’incapacité de communiquer induit un sentiment de perte de contrôle chez les patients, d’impuissance, qui majore la peur et les conséquences psychologiques à plus long terme qu'elle peut laisser (stress post-traumatique).
Des signes visibles
Les soignants sont tout de même capables de détecter la dyspnée chez un patient lorsque la parole est impossible, et de réagir en conséquence. Ainsi, l'association d'anomalies « visibles » de la respiration (trop rapide, laborieuse…) à des manifestations témoignant d'un stress (accélération de la fréquence cardiaque) et dune réponse émotionnelle négative (expression apeurée du visage) permet d'identifier la dyspnée et de la suivre « sans parole ». Seulement, une partie de ces signes repose sur des faits subjectifs, et leur contrôle ne peut se faire en continu, les soignants ne pouvant pas être présents tout le temps au chevet du patient.
Une aide par lintelligence artificielle
C’est ici qu’intervient le projet mené par MaxensDecavèle : utiliser l’intelligence artificielle pour suivre en temps réel la dyspnée chez les patients en réanimation. En pratique, il s’agirait démettre en place une caméra filmant le visage du patient en continu. Limage capturée serait alors analysée automatiquement, à la recherche d’éléments d'expression faciale témoignant dune dyspnée. Le système préviendrait les soignants qui feraient alors le nécessaire.
Durant son projet, le chercheur souhaite définir et caractériser les expressions faciales de la dyspnée. Par ailleurs, il veut appliquer les méthodes les plus modernes de l'intelligence artificielle pour permettre l'identification de la souffrance respiratoire chez des patients« non communicants » en conditions de vie réelle, dans le cadre du soin, au travers d’une caméra à reconnaissance faciale automatisée.
Un tel dispositif représenterait un véritable pas en avant-pour une meilleure prise en charge de la dyspnée dans les services de réanimation et permettre aux patients de « mieux vivre la réanimation ».
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