Une nouvelle étude publiée dans Nature Communications Medicine dirigée par des chercheurs en neurochirurgie Sima Mofakham, PhD, et Chuck Mikell, MD, de la Renaissance School of Medicine (RSOM) de l'Université Stony Brook, fournit aux cliniciens des données sur la voie de la conscience après une lésion cérébrale traumatique (TBI) qui peut aider à ouvrir des stratégies de soins critiques et efficaces pour les patients.
Chaque année, des milliers de patients atteints de cerveau sont étiquetés comme «insensibles» dans les hôpitaux des États-Unis. Pourtant, de nouvelles recherches révèlent que jusqu'à un quart de ces personnes peuvent être conscientes mais incapables de le montrer. Cette déconnexion, connue sous le nom de dissociation moteur cognitive (CMD), représente l'un des angles morts diagnostiques les plus urgents en neurologie et en soins intensifs.
Pour résoudre ce problème, Drs. Mofakham et Mikell ont développé un premier outil d'intelligence artificielle (IA) appelée Seeve, qui détecte des signes de conscience secrète en analysant les mouvements faciaux microscopiques invisibles à l'œil nu. Leurs résultats suggèrent que semble identifier les signes de sensibilisation quatre à huit jours plus tôt que les examens cliniques traditionnels.
Les travaux traitent directement du dilemme central décrit dans une étude historique 2024 The New England Journal of Medicine par Bodien et al., qui ont constaté que 15 à 25% des patients diagnostiqués comme insensibles à l'unité de soins intensifs (USI) peuvent conserver la fonction cérébrale de haut niveau, mais les tests de chevet standard ne sont pas suffisamment sensibles pour le détecter. Ce diagnostic erroné retarde le traitement et la réhabilitation des patients qui pourraient autrement récupérer.
Nous avons développé semble combler l'écart entre ce que les patients peuvent faire et ce que les cliniciens peuvent observer. Ce n'est pas parce que quelqu'un ne peut pas bouger les membres ou parler ne signifie pas qu'il n'est pas conscient. Notre outil découvre ces efforts physiques cachés par les patients pour montrer qu'ils sont conscients. «
Dr Sima Mofakham, auteur principal de l'étude, professeur agrégé et vice-président de la recherche pour le Département de neurochirurgie et professeur adjoint au Département de génie électrique et informatique
Dans une étude clinique de 37 patients souffrant de lésions cérébrales aiguës et de coma, semble avoir utilisé une vision vidéo et informatique haute résolution pour mesurer les réactions faciales involontaires aux commandes verbales comme « ouvrir vos yeux » ou « Montrez-moi un sourire ». Ces réponses subtiles, généralement indétectables par les médecins ou les infirmières, ont été enregistrées et analysées en utilisant l'apprentissage automatique.
Dans la majeure partie de cette cohorte de patient, semble détecté des mouvements déterminés jusqu'à quatre jours avant que l'équipe de soins cliniques ne reconnaisse les mouvements physiques par les patients.
« Ce type de travail montre que l'avenir de la médecine réside à l'intersection des disciplines, alors que nous commençons à voir plus d'applications de l'IA et de l'ingénierie en médecine. Avec une telle approche, nous visons à transformer des données complexes en outils qui peuvent aider les médecins à prendre des décisions plus rapides et meilleures pour les patients lorsque chaque heure compte », le Dr Mofakham souligne.
De plus, les patients de l'étude avec des réponses précoces détectés précoces étaient significativement plus susceptibles de reprendre conscience et de montrer de meilleurs résultats fonctionnels lors de la sortie.
Un outil d'IA pour l'avenir des soins cliniques TBI
« Ce n'est pas seulement un nouvel outil de diagnostic, c'est un marqueur pronostique potentiel », explique le Dr Mikell, neurochirurgien, co-chercheur et professeur agrégé clinique et vice-président du Département de neurochirurgie.
« Les familles nous demandent souvent combien de temps il faudra à un être cher pour se réveiller, ou si jamais elle le fera. Cette étude nous aide à répondre à ces questions avec plus de confiance, fondées sur les données, pas seulement l'expérience ou l'instinct », explique le Dr Mikell, « nous pouvons utiliser ces informations pour personnaliser les soins, guider les familles et optimiser les efforts de réadaptation. »
Les auteurs suggèrent également que les implications éthiques sont profondes avec les patients TBI et la récupération. Un diagnostic erroné des états non réactifs peut entraîner un retrait inapproprié des soins, un accès limité à la neuroréhabilitation et des fenêtres manquées pour le traitement.
Le Bodien et al. L'étude a souligné le besoin urgent d'outils objectifs pour détecter la CMD au chevet, des outils qui ne nécessitent pas d'imagerie coûteuse ou de procédures invasives. Semble être une solution car elle n'est pas invasive, peu coûteuse et évolutive, selon les Drs. Mofakham et Mikell. Le système ne nécessite qu'une caméra et un logiciel open-source, ce qui le rend viable même dans les hôpitaux et les USI liés aux ressources.
Comme il semble que les essais cliniques plus importants et l'approbation réglementaire potentielle, l'équipe de recherche envisage l'intégration de l'outil dans la pratique standard des soins intensifs, en le combinant avec EEG et d'autres flux de données pour créer une plate-forme de surveillance de conscience multimodale. Ils croient également que semble être un exemple puissant de la façon dont l'IA peut restaurer l'indépendance aux patients en les laissant parler sans mots.
Les travaux pour les deux études ont été financés par de multiples subventions de semences institutionnelles qui soutiennent la collaboration en cours entre les départements de neurochirurgie et le génie électrique et informatique à l'Université Stony Brook.
Pour en savoir plus sur la recherche plus large des neurosciences menée sur la conscience au RSOM, voir ce lien avec le laboratoire de Mofakham Mikell.
