Étude French PArADIsE : 4 CHU et le Health Data Hub collaborent afin d’améliorer la prise en charge de la dyspnée aiguë grâce à l’IA !
Le Centre Hospitalier Régional Universitaire (CHRU) de Nancy coordonne l’étude clinique observationnelle multicentrique “French PArADIsE”, en partenariat avec le Health Data Hub (HDH) et les centres hospitaliers universitaires de Lyon, Dijon et Besançon. Cette étude vise à améliorer le diagnostic de patients présentant des difficultés respiratoires aiguës grâce à la mobilisation d’outils d’intelligence artificielle.
Comprendre la dyspnée aiguë : un défi diagnostique majeur
En se manifestant par un essoufflement qui survient brutalement et un rythme cardiaque qui s’accélère, la dyspnée aiguë peut être due à des problèmes pulmonaires divers (bronchopneumopathie chronique obstructive (BPCO), crise d’asthme, pneumonie, embolie pulmonaire, insuffisance cardiaque ou encore infarctus du myocarde).
La dyspnée aiguë représente un défi diagnostique majeur dans un contexte d’urgence médicale, où il est essentiel d’identifier rapidement la cause sous-jacente afin d’initier un traitement adapté. L’étude French PArADISE vise ainsi à proposer des pistes d’amélioration pour la prise en charge de la dyspnée aiguë, quelle qu’en soit sa cause.
Une étude multicentrique menée par le CHRU de Nancy
L’étude French PArADIsE est une étude observationnelle multicentrique mobilisant les données du CHRU de Nancy, des hospices civils de Lyon, du CHU de Dijon et du CHU de Besançon. Cette pluralité d’acteurs permet d’obtenir une puissance statistique de grande ampleur, en mobilisant 10 ans de dossiers patients informatisés rédigés par les services d’urgences de ces 4 établissements de santé. Parmi ces données, les patients souffrant de dyspnée aiguë seront identifiés grâce à un algorithme de traitement automatique des langues (TAL, ou NLP). Leurs données seront ensuite analysées grâce à un appariement à la base principale du Système national des données de santé (SNDS), dont les données médico-administratives permettront de reconstituer le parcours de soins des patients, et ainsi mieux comprendre la pathologie. L’étude pourra être conduite grâce à la mise à disposition d’un espace projet sécurisé sur la plateforme technologique du Health Data Hub, qui centralisera les données de santé nécessaires aux chercheurs.