Médecins, Data Scientists et chercheurs mobilisés sur les traumatismes

TrauMatrix sonne le rassemblement afin d’améliorer la prise en charge des traumatismes des patients. Il s’agit d’un partenariat de recherche qui va placer l’intelligence artificielle au cœur de la pratique de la traumatologie en créant des outils d’aide à la décision.

Comment utiliser l’intelligence artificielle pour améliorer la prise en charge du patient, le diagnostic et la gestion de la stratégie de soin ? C’est le but d’un partenariat de recherche scientifique et médicale de trois ans.

Des données de santé avec « tous les défauts »

Ce partenariat associe l’association Traumabase, l’AP HP (les hôpitaux publics de Paris), le CNRS, l’École des hautes études en sciences sociales, l’École polytechnique et Capgemini. Il vise à développer des outils d’aide à la décision lors des 24 premières heures pour la gestion des patients atteints de traumatismes graves.

Selon le communiqué présentant l’initiative, « TrauMatrix place l’intelligence artificielle au cœur de la pratique de la traumatologie de demain. » Un premier outil d’aide à la décision doit être conçu dans le cadre de ce partenariat. Il se destine aux médecins anesthésistes-réanimateurs.

« Il permettra de prédire la probabilité d’événements tels que le choc hémorragique ou le traumatisme crânien, ainsi que l’ajustement de la stratégie de soins » précise le communiqué. Le service interviendra également dans l’orientation vers les unités de soins et l’anticipation de l’attribution des ressources hospitalières, matérielles et humaines.

L’utilisation de l’intelligence artificielle nécessite un important volet données. Dès lors, TrauMatrix s’appuiera sur Traumabase, un registre national de données médicales sur les traumatismes graves.

Capgemini Invent interviendra sur ce volet des données « en qualité d’expert de la valorisation des données et de l’intelligence artificielle. » La société de conseil se propose de contribuer au travers d’un mécénat de compétences, au développement de modèles de prédiction.

La tâche s’annonce complexe avec des données présentant « tous les défauts« . Comme le souligne le directeur de recherche au CNRS, Jean-Pierre Nadal, en raison notamment de l’hétérogénéité et de données manquantes, « aucune méthode connue n’est bien adaptée » à la traumatologie.

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