Il existe une multitude de dangers pour les patients à l’hôpital, en particulier dans l’unité de soins intensifs. Intensix espère utiliser les mégadonnées pour rendre les hôpitaux plus sécurisés....
L'hopital – du moins la section de soins intensifs – est un endroit dangereux. Jusqu’à 30 % des gens qui y vont n’en sortent pas, et la moitié de ceux qui en sortent, voient apparaître une série de problèmes qui nécessitent un traitement supplémentaire – hypertension artérielle, problèmes ambulatoires, problèmes digestifs, voire plus ; ce qui nécessite souvent une cure de désintoxication longue et coûteuse.
Les patients en soins intensifs sont particulièrement vulnérables aux problèmes tels que l’insuffisance rénale et hépatique, l’arrêt cardiaque, le choc, l’insuffisance d’organes, et – peut-être le plus grand danger de tous – la septicémie, qui est l’une des principales causes de décès des patients en soins intensifs, à la fois pendant qu’ils sont à l’hôpital et quand ils sortent.
Tout cela, en dépit de la grande quantité de ressources consacrées à l’Unité de Soins Intensifs.
Dans un hôpital typique, l’unité de soins intensifs est généralement la plus petite de l’hôpital – soit environ 9 % de ses lits – mais implique 31 % du budget d’un hôpital, selon Gal Salomon, co-fondateur de la grande société de recherche médicale de données israélienne Intensix . « Il a également le ratio le plus élevé de médecins et d’infirmières pour les patients – d’un pour chaque patient à un pour chaque deux ou trois patients. »
Comment cela est-il possible ? Avec toutes ces ressources, on penserait que l’USI aurait les meilleurs résultats des patients dans un hôpital, pas le pire.
La vérité est, dit Salomon, que les médecins et les chercheurs ne savent pas pourquoi l’USI est l’endroit le plus dangereux de l’hôpital. Mais une étude menée par Intensix, ces huit dernières années, met en lumière les potentielles causes de ces dangers.
Plus important encore, une nouvelle étude que la société vient de lancer utilisera sa base de données de plus de 600 milliards de données du patient qu’il a réuni dans sa première étude, pour analyser l’état des patients en temps réel, et fournir des alertes aux médecins et aux infirmières d’un problème médical imminent comme la septicémie, leur permettant ainsi d’intervenir avant que le problème ne devienne incontrôlable.
La fièvre est un bon exemple de ces problèmes, a dit Salomon. « Chez les patients septiques – où les bactéries nocives parviennent à pénétrer dans l’organisme, provoquant une infection grave – la fièvre augmente et la pression artérielle baisse. Mais cela pourrait être dû à un certain nombre de causes. C’est seulement beaucoup plus tard qu’il devient clair que la septicémie est la cause – et d’ici là, il est souvent trop tard pour faire quoi que ce soit, parce que dans les derniers stades, la détérioration peut être rapide ».
Gal Salomon (Crédit : autorisation)
« Notre système met en corrélation les données des patients et tente de comprendre les facteurs à l’œuvre – en utilisant notre modèle, nous espérons déterminer les facteurs qui sont en jeu et qui ont conduit à des conditions septiques chez les patients, afin que les médecins puissent intervenir et utiliser tôt le protocole approprié », a déclaré Salomon.
Les données utilisées par Intensix pour son étude corrélative provient des données médicales recueillies sur quelques 8000 patients à l’hôpital Sourasky (Ichilov) à Tel-Aviv, ainsi que plusieurs hôpitaux américains, entre 2007 et 2014.
Les données anonymes ont été nettoyées, filtrées et analysées en utilisant des algorithmes mathématiques avancés pour créer des modèles pour les premières prédictions de dégradation et/ou de complications sur les patients en soins intensifs.
« Des modèles précis pour prédire les résultats cliniques permettront au personnel médical d’améliorer les soins et de fournir un traitement adapté à chaque patient en fonction de leurs besoins individuels », a déclaré Salomon.
« Cette capacité est absolument vitale dans les unités de soins intensifs. La détection précoce, même dans les heures de possibles complications, peut réellement sauver la vie du patient et réduire considérablement la morbidité qui pourrait influer sur le résultat clinique du patient longtemps après leur sortie de l’unité de soins intensifs ».
Dans les prochaines semaines, le système installé à l’hôpital par Intensix débutera sa deuxième phase d’étude prospective. Avec les modèles élaborés à partir des données d’origine, le système, en utilisant des dispositifs, des capteurs et des dossiers de santé électroniques, gardera en permanence un œil sur les signes vitaux d’un patient, sur les éléments de l’environnement, l’état de santé, et d’autres facteurs pour déterminer s’ils ont besoin d’une aide supplémentaire – et de quel type d’aide ils ont besoin.
À ce stade, a dit Salomon, le système ne peut pas isoler les causes précises de la septicémie et d’autres conditions. Il estime toutefois que l’aspect corrélatif du système permettra de réduire de manière significative le taux de pertes en unités de soins intensifs. « Finalement, cependant, nous croyons être en mesure d’affiner les facteurs qui provoquent des conditions spécifiques chez les patients », a-t-il ajouté.
Pour les hôpitaux, le système est une véritable aubaine, a déclaré Prof. Idit Matot, directeur de la division des soins intensifs et de l’anesthésie à l’hôpital Sourasky de Tel Aviv.
« Les patients en unités de soins intensifs sont les plus complexes, et donc les plus surveillés à l’hôpital. Un système qui reconnaît le développement de complications ou de détérioration, des heures avant qu’elles ne surviennent, permettra une évaluation efficace et un traitement précoce qui réduiront effectivement la mortalité et la morbidité », a déclaré le professeur Matot.
Selon Izik Itzhakov, directeur commercial chez Intensix, « plus de 5 millions de patients sont hospitalisés dans des unités de soins intensifs aux Etats-Unis chaque année, et jusqu’à environ 30 % de ces patients n’y survivent pas. Un diagnostic précoce permet d’améliorer la qualité des soins, l’augmentation de l’efficacité qui pourrait se traduire par la réduction de la morbidité et de la mortalité, une sortie plus rapide des patients, et surtout, la minimisation des dommages à long terme qui peuvent affecter les patients longtemps après leur départ. »
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