{"id":62751,"date":"2020-12-02T17:40:13","date_gmt":"2020-12-02T16:40:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.calyps.ch\/quand-l-ia-soutient-les-soignants-dans-la-lutte-contre-le-covid-19\/"},"modified":"2021-05-05T12:04:38","modified_gmt":"2021-05-05T10:04:38","slug":"quand-l-ia-soutient-les-soignants-dans-la-lutte-contre-le-covid-19","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/calyps.ch\/fr\/quand-l-ia-soutient-les-soignants-dans-la-lutte-contre-le-covid-19\/","title":{"rendered":"Quand l&rsquo;IA soutient les soignants dans la lutte contre le COVID-19"},"content":{"rendered":"<p>Le COVID a fait de 2020 une ann\u00e9e remarquable \u00e0 tout point de vue. Ce qu&rsquo;on croyait impossible ne l&rsquo;est plus, de nombreux paradigmes se sont d\u00e9cal\u00e9s et, \u00e0 n&rsquo;en pas douter, il y aura un avant et un apr\u00e8s 2020.<\/p>\n<p>Autre point remarqu\u00e9, le d\u00e9fil\u00e9 d&rsquo;experts qui a d\u00e9ferl\u00e9 sur les plateaux de t\u00e9l\u00e9vision, les cha\u00eenes de streaming ou dans des blogs plus ou moins avertis. Tous ont abreuv\u00e9 la population d&rsquo;informations diverses et vari\u00e9es, plus ou moins heureuses, mais de fa\u00e7on continue. Beaucoup nous ont pr\u00e9sent\u00e9 \u00e0 un moment ou un autre des courbes et des cartes pour expliquer la situation, nous rassurer. Apr\u00e8s tout, n\u2019est-ce pas un math\u00e9maticien &#8211; Jules Henri Pointcarr\u00e9 &#8211; qui rappelait que \u201c[\u2026] <em>la peste n\u2019\u00e9tait pas l\u2019unique probl\u00e8me; c\u2019est la peur de la peste qui a eu le plus d\u2019impact<\/em>\u201d ?<\/p>\n<h3>COVID: 1<sup>\u00e8re<\/sup> vague<\/h3>\n<p>Chez CALYPS, nous avons aussi produits des <a href=\"https:\/\/www.calyps.ch\/sante\/covid-19-retrospective-04-04-20\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">courbes et des cartes pour d\u00e9finir relativement pr\u00e9cis\u00e9ment la tendance \u00e9volutive<\/a>. Mais surtout cette premi\u00e8re vague a permis \u00e0 notre intelligence artificielle (IA) de se confronter \u00e0 une r\u00e9alit\u00e9 que nos analyses n&rsquo;avaient pas envisag\u00e9e : une pand\u00e9mie. Du coup, il a fallu repenser les algorithmes pour que notre IA s&rsquo;adapte et nous avons d\u00fb revoir les pr\u00e9dictions pour qu&rsquo;elles continuent \u00e0 aider les acteurs de la sant\u00e9 au quotidien. Eux, jour apr\u00e8s jour, devaient faire face.<\/p>\n<p>Le plus \u00e9tonnant fut de constater qu&rsquo;en moins de 3 semaines, la solution <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=bEoL2Y82OJQ\">mediCAL.ai<\/a> avait assimil\u00e9 ce qu&rsquo;elle consid\u00e9rait initialement comme une anomalie. Une fois ces nouveaux fondamentaux int\u00e9gr\u00e9s, les pr\u00e9dictions des flux de patients se sont r\u00e9v\u00e9l\u00e9es plus pr\u00e9cises. Cependant, nous avons \u00e9t\u00e9 rapidement confront\u00e9s \u00e0 un autre d\u00e9fi plus complexe, \u00e0 savoir comment aider un h\u00f4pital \u00e0 g\u00e9rer la crise :<\/p>\n<ul>\n<li>quand doit-il d\u00e9doubler le flux des Urgence (COVID vs non COVID) ?<\/li>\n<li>\u00e0 quel moment doit-il d\u00e9dier des lits (et donc des services) sp\u00e9cifiquement aux malades du COVID ? combien de lits ?<\/li>\n<li>quand doit-il pr\u00e9voir de fermer les blocs op\u00e9ratoires pour b\u00e9n\u00e9ficier de lits de r\u00e9animation suppl\u00e9mentaires\u00a0?<\/li>\n<li>comment tracer les malades et anticiper les sorties?<\/li>\n<li>de quelle mani\u00e8re g\u00e9rer le d\u00e9compte des lits d\u00e9di\u00e9s au COVID?<\/li>\n<li>quid du planning des ressources humaines mobilis\u00e9es pour lutter contre le virus ?<\/li>\n<li>quand l\u2019\u00e9tablissement hospitalier peut-il commencer \u00e0 revenir \u00e0 la normale ?<\/li>\n<\/ul>\n<p>Vaste programme<\/p>\n<p>Ce ne fut pas une t\u00e2che ais\u00e9e. D&rsquo;abord parce que les personnes \u00e0 l&rsquo;h\u00f4pital aptes \u00e0 orienter nos r\u00e9flexions \u00e9taient fort sollicit\u00e9es. Ensuite parce qu&rsquo;il a fallu conceptualiser des indicateurs sans pour autant b\u00e9n\u00e9ficier de toutes les donn\u00e9es requises pour les produire. Malgr\u00e9 tout, nous avons construit un premier tableau de bord pr\u00e9dictif qui anticipait les admissions COVID et pr\u00e9disait les besoins en lits.<\/p>\n<h3>COVID: 2<sup>e<\/sup> vague<\/h3>\n<p>Avec cette deuxi\u00e8me vague, nous avons affin\u00e9 le concept et sommes all\u00e9s plus loin. Sans trop en d\u00e9voiler, voici le r\u00e9sultat d&rsquo;une partie de nos indicateurs :<\/p>\n<p>D&rsquo;abord, nous mesurons les admissions COVID aux urgences (A). Ce diagramme expose en gris les valeurs effectivement mesur\u00e9es et en bleu les pr\u00e9dictions qui courent jusqu&rsquo;\u00e0 15 jours en avant. Deux constats : (i) notre IA a pu d\u00e9terminer avec une marge d&rsquo;erreur acceptable les suspects COVID en s&rsquo;appuyant sur les constantes vitales des patients et (ii) elle a toujours pu anticiper 2 semaines avant que ne se produise l&rsquo;\u00e9v\u00e8nement significatif influen\u00e7ant la tactique du service des Urgences.<\/p>\n<p>Nous mesurons ensuite le taux d&rsquo;incidence des admissions aux Urgences (B) en comparant les valeurs fran\u00e7aises et les valeurs du d\u00e9partement dans lequel l&rsquo;h\u00f4pital est situ\u00e9, le tout ramen\u00e9 \u00e0 100&rsquo;000 habitants, pour avoir des valeurs comparables. L\u00e0 encore, notre IA a anticip\u00e9 la tendance de la pand\u00e9mie et pr\u00e9vu environ 2 semaines avant qu&rsquo;elle ne se produise la chute des admissions.<\/p>\n<p>Puis nous mesurons le taux d&rsquo;incidence des admissions COVID effective (C) et nous la comparons avec la tension induite sur le service des Urgences et le nombre d&rsquo;hospitalis\u00e9s COVID. Cela permet de s&rsquo;assurer que nos pr\u00e9dictions se refl\u00e8tent bel et bien dans la r\u00e9alit\u00e9.<\/p>\n<p>Enfin, avec ces pr\u00e9dictions et ces mesures, nous pr\u00e9disons heure par heure les admissions COVID du jour (D), les admissions des personnes \u00e2g\u00e9es de plus de 75 ans et suspect\u00e9es de COVID (E) et les besoins en lits COVID (F). Comme nous pouvons le constater, les mesures effectives du r\u00e9el (histogramme gris) sont oppos\u00e9es aux pr\u00e9dictions (courbe traitill\u00e9e bleue) Dans les faits, comme l\u2019IA anticipe assez bien ce qui va se produire dans les prochaines heures pour des groupes de patients distincts, cela permet aux soignants d&rsquo;anticiper la situation \u00e0 venir et donc de moins la subir.<\/p>\n<h3>Apr\u00e8s la pand\u00e9mie<\/h3>\n<p>Nous sommes maintenant en train de faire \u00e9voluer <a href=\"https:\/\/www.calyps.ch\/en\/medical-artificial-intelligence\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">notre IA<\/a> afin qu&rsquo;elle soit \u00e0 m\u00eame de s&rsquo;adapter de fa\u00e7on fluide \u00e0 toute prochaine vague d\u2019\u00e9pid\u00e9mie et\/ou de pand\u00e9mie, ind\u00e9pendamment du type de maladie infectieuse. Avec nos indicateurs, nous identifions les valeurs de seuil permettant aux soignants d&rsquo;activer diff\u00e9rentes lignes de d\u00e9fense en anticipation. Notre ambition est que notre IA apporte une aide significative \u00e0 l&rsquo;organisation de l&rsquo;h\u00f4pital et surtout abaisse le niveau de stress du personnel m\u00e9dical, ce qui somme toute est le plus important : il faut pr\u00e9server les soignants, car sans eux, rien n&rsquo;est possible !<\/p>\n<p>Team CALYPS<\/p>\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Le COVID a fait de 2020 une ann\u00e9e remarquable \u00e0 tout point de vue. Ce qu&rsquo;on croyait impossible ne l&rsquo;est plus, de nombreux paradigmes se sont d\u00e9cal\u00e9s et, \u00e0 n&rsquo;en pas douter, il y aura un avant et un apr\u00e8s 2020. 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