RECHERCHE : Un outil d’IA pour améliorer la surveillance de la réanimation cardiorespiratoire est développé à Concordia
Un groupe de recherche dirigé par l’Université Concordia a mis au point une méthodologie d’intelligence artificielle novatrice qui pourrait transformer la façon dont les équipes d’urgence surveillent et guident la réanimation cardiorespiratoire (RCR).
Issue d’un projet piloté par le doctorant Saidul Islam et le professeur à l’Institut d’ingénierie des systèmes d’information de l’Université Concordia Jamal Bentahar, la nouvelle méthode offre un moyen plus rapide et plus fiable de « nettoyer » les signaux biomédicaux critiques enregistrés durant la RCR, même dans les situations d’urgence les plus bruyantes et chaotiques.
Lorsqu’une personne est victime d’un arrêt cardiaque, médecins et ambulanciers s’appuient sur les données en temps réel de la RCR – par exemple la profondeur des compressions thoraciques, la pression artérielle et les cycles respiratoires – pour guider leur intervention et sauver la vie du patient. Mais dans les ambulances et les services hospitaliers, ces signaux sont souvent déformés par les mouvements, les interférences ou le bruit des appareils, ce qui les rend difficiles à interpréter.
Les méthodes de filtrage existantes ne permettent pas toujours de traiter ces types de bruits complexes et imprévisibles. Or, la nouvelle approche d’apprentissage automatique non supervisé de l’équipe dirigée par Concordia ne nécessite pas de données étiquetées correspondantes, ce qui la rend idéale pour les urgences en temps réel.
Elle recourt également à un cadre multimodal pour traiter simultanément plusieurs types de signaux de RCR, préservant les corrélations essentielles entre eux tout en supprimant les bruits indésirables.
Dans les essais en service, le système a donné de meilleurs résultats que toutes les techniques existantes, fournissant des signaux plus clairs et précis, et démontrant une adaptabilité exceptionnelle à différents types de données biomédicales. L’équipe estime que cette innovation pourrait améliorer les appareils de réanimation automatisés, faciliter la prise de décision en soins intensifs et, en fin de compte, sauver davantage de vies.
Robin Cohen, de l’Université de Waterloo, et Gaith Rjoub, de l’Aqaba University of Technology, ont contribué à la recherche.
L’étude est parue dans Information Sciences.