Évaluer la gravité des blessures d’une personne implique de prendre en compte rapidement de nombreux paramètres différents. Si les professionnels de la santé pouvaient obtenir de l’aide pour prendre des décisions rapides et vitales à l’aide d’un outil d’IA, davantage de vies pourraient être sauvées. C’est ce que montrent les recherches de l’Université de technologie Chalmers en Suède, ainsi que de l’Université de Göteborg et de l’Université de Borås.
« Si des personnes grièvement blessées sont transportées directement vers un hôpital universitaire, les chances de survie augmentent, car il existe des ressources pour soigner tous les types de blessures. Nous devons donc être en mesure de mieux dire qui est grièvement blessé et qui est gravement blessé. non, afin que chacun reçoive les bons soins et que les ressources soient utilisées au mieux », explique Anna Bakidou, doctorante au sein du groupe de recherche Care@Distance – Santé numérique à distance et préhospitalière au Département de génie électrique de l’Université de technologie Chalmers.
Dans une étude récemment publiée, Anna Bakidou et ses co-auteurs ont développé cinq modèles mathématiques différents basés sur les données d’adultes entrés en contact avec les soins ambulanciers entre 2013 et 2020. Ces données proviennent de plus de 47 000 événements réels, extraits de l’étude suédoise. Registre des traumatismes, qui indiquait également où les personnes avaient été transportées. En pesant un certain nombre de variables complexes, telles que la fréquence respiratoire, le type de blessure, la tension artérielle, l’âge et le sexe, il s’est avéré que tous les modèles d’IA pouvaient être plus performants que les résultats cliniques, à savoir les décisions de transport prises par le personnel ambulancier de l’hôpital. l’heure de l’incident.
De nombreux blessés graves transportés vers des hôpitaux ordinaires
Il s’est avéré que 40 pour cent des patients grièvement blessés n’étaient pas envoyés directement dans un hôpital universitaire. Dans le même temps, 45 pour cent des blessés non graves ont été envoyés inutilement dans des hôpitaux universitaires, car leurs blessures auraient pu être soignées dans un hôpital ordinaire.
« Le personnel ambulancier est constamment confronté à des décisions difficiles et rapides. Nous espérons qu’un système d’aide à la décision plus objectif pourra fonctionner comme un « collègue supplémentaire » qui permettra au personnel de voir des liens plus complexes et d’y réfléchir à deux fois dans les cas où les blessures peuvent être difficiles. percevoir ou évaluer », explique Anna Bakidou.
A titre d’exemple, elle mentionne que les jeunes – qui sont souvent impliqués dans des accidents de la route – sont souvent jugés plus gravement blessés qu’eux. D’autre part; les personnes âgées, impliquées dans des événements tels que des chutes, sont souvent considérées comme légèrement blessées – même si leur état peut soudainement mettre leur vie en danger, en raison de conséquences telles qu’une hémorragie interne.
Plusieurs étapes avant que la technologie puisse être utilisée
Même si les modèles mathématiques montrent que de nombreuses vies humaines pourraient être sauvées, il reste encore un long chemin à parcourir avant que le personnel ambulancier puisse utiliser cette technologie. Une étape cruciale consiste à trouver des méthodes permettant de saisir toutes les informations rapidement et facilement dans l’outil d’IA, et pour que le service puisse interagir de manière efficace avec les utilisateurs.
« Par exemple, pouvez-vous parler à l’outil pour pouvoir avoir les deux mains libres ? Comment les routines et les protocoles existants peuvent-ils être utilisés pour travailler avec l’IA, et comment les conseils au personnel peuvent-ils être mis à jour lorsque de nouvelles données sont ajoutées ? Nous Nous devons tester et prendre en compte ces éléments lorsque nous procédons à d’autres études et travaux de prototypes », déclare Anna Bakidou.
Avant que les services d’IA puissent faire partie de la vie quotidienne du personnel ambulancier, des essais cliniques à grande échelle sont également nécessaires au fil du temps.
La réglementation fait que cela prend du temps et il y a aussi une peur de l’IA. Les conséquences peuvent être graves si les choses tournent mal. Tout ce qui doit être introduit dans la santé doit être validé. En même temps, nous savons que certaines des méthodes utilisées aujourd’hui ne sont pas toujours les meilleures. Lorsqu’il s’agit de soins ambulanciers, il n’y a pas beaucoup de recherches sur l’IA, et nous espérons que nos modèles mathématiques pourront apporter un soutien adapté à l’environnement de travail et qui, à long terme, fournira des soins plus équitables.
Stefan Candefjord, co-auteur, professeur agrégé au Département de génie électrique de Chalmers
