Des scientifiques ont développé un algoritmo pour mieux comprendre les traumatismes qui représentent un tiers des pasajes aux urgences. © Unsplash
En Francia, un tiers des passages aux urgences sont dus à des traumatismes. Afin de mieux comprendre leurs mécanismes et améliorer leur prise en charge, des chercheuses et chercheurs de l’Inserm et de l’université de Bordeaux au centre de recherche Bordeaux Population Health, avec des équipes du CHU de Bordeaux, ont mis au point un algoritmo capaz de clasificar las visitas a urgencias por causa de traumatismo gracias al análisis de comptes rendus cliniques par le bais d’une intelligence artificielle (GPT). Les performances de ce projet baptisé TARPON[1]qui atteignent 97% d’exactitude, ont fait l’objet d’una publicación dans la revista Revista de investigación médica en Internet Inteligencia artificial. Les résultats permettent d’imaginer la mise en place prochaine d’un observatoire national du traumatisme.
Les traumatismes représentent 9% de la mortalité en France et concernent des population souvent jeunes. Plus du tiers des 21 millones de pasajes aux urgences annuels, le sont pour des traumatismes. Il s’agit donc d’un problème majeur de santé publique qui représente un poids sanitaire, sociétal et économique important, face auquel les scientifiques œuvrent pour apporter des solutions.
L’idée du projet TARPON mené par des chercheurs de l’Inserm et de l’université de Bordeaux avec le CHU de Bordeaux est partie du constat que pour chaque visite aux urgences, les soignants rédigent un compte-rendu. Ces derniers représentent une mine d’informations : exposé des symptômes, état despatients, ainsi que de nombreux détails sur les circonstances de survenue du traumatisme.
O, ces données restent aujourd’hui inexploitées, et l’on dispose de peu de statistiques sur les victimes d’accidents de la vie courante, deviolences ou encore de tentatives de suicide. Dans le domaine des accidents de la route, un observatoire existe mais il n’est complet que pour la mortalité et la plupart des accidents liés aux déplacements en vélo, à pied ou à trottinette n’y figurent pas. Une analyse des informations anonymisées issues des comptes rendus des urgences permettrait de constituer le socle d’un système de vigilancia des traumatismes quasi exhaustif.
Ces comptes rendus sont des textes non structurés rédigés avec un mélange de termes courants mais aussi médicaux, technologies, et des abréviations. Afin d’en extraire les informations intéressantes, sans avoir à tous les lire, les equipes de recherche ont développé unetechnicaltraitment automatiquedu langagebasée sur des réseaux de neurones artificiels. Les chercheurs ont adapté le modèle d’intelligence artificielle GPT et l’ont entraîné avec un échantillon de plus de 500 000 comptes rendus provenant des urgences adultes du CHU de Bordeaux[2]. Ils ont ainsi abouti à un outil de traitement du langage clinique francophone, dans le respect des règles RGPD.
Avec le soutien du Health Data Hub, de Bpifrance, de la région Nouvelle Aquitaine, de l’Agence nationale de sécurité du médicament et des produits de santé (ANSM) et de la Délégation à la Sécurité Routière, les chercheurs ont pu financer l’ achat d’un puissant serverur, dédié à l’intelligence artificielle et installé au sein même de l’hôpital. Ce dernier a permis d’implémenter l’algorithme développé par les scientifiques, pour classer automatiquement les traumatismes selon leurs type, et cela avec une précision surprenante.
En efecto, el méthode développée par les chercheurs permet de classer correctement 97% des comptes rendus (contre 86% avec les anciennes méthodes), comme le détaillent les chercheurs dans leur article scientifique. Grâce à cette première étape, l’étude des données pourra debuter sur la plateforme technologique du Health Data Hub d’ici l’été.
Ces résultats ouvrent la voie à la mise en place d’un système national de vigilancia des traumatismes mais aussi à des épidémiologiques portant par exemple sur l’impact des consommations de médicaments sur le risque d’accident. Des travaux qui devraient donc apporter un éclairage nouveau sur des enjeux de santé publique importants. Dans l’immédiat, le projet TARPON sera étendu à une quinzaine de services d’urgences répartis sur tout le territoire français.
[1] TARPON : Traitement Automatique des Résumés de Passages aux urgences pour un Observatoire National
[2] Cette recherche répond aux connections du Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD).