Prédiction dynamique des résultats dans les unités de soins intensifs

Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique

Finalité de l'étude

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

Face à un flux constant d'éléments à traiter, les médecins se retrouvent dans l'obligation de trier et de sélectionner les données les plus pertinentes, afin de prendre des décisions critiques dans des délais très courts. Cette situation est d'autant plus complexe lorsqu'il s'agit de gérer simultanément plusieurs patients, chacun ayant des besoins cliniques spécifiques et nécessitant une attention individuelle. Cette surcharge cognitive et informationnelle peut augmenter le risque d'erreurs et ralentir les prises de décision, ce qui nuit à l'efficacité des soins prodigués. Par conséquent, il est essentiel de disposer de systèmes de soutien à la décision qui permettent de synthétiser ces données massives de manière intelligible, afin de guider les cliniciens dans la priorisation des soins, tout en prenant en compte la gravité dynamique de chaque patient.

L'objectif principal de cette recherche est de développer un modèle prédictif dynamique capable de définir la gravité d’un patient à un instant t en se basant sur sa capacité à prédire la mortalité du patient, en s'appuyant sur un large ensemble de données cliniques et physiologiques, y compris des mesures à haute fréquence.