En cas de pathologie pulmonaire ou dans le cadre de certains soins, respirer peut devenir difficile voire impossible : on parle de dyspnée.
Cette perception, très anxiogène et génératrice de grandes souffrances pour les malades, peut se révéler un véritable problème, notamment chez les patients ne pouvant communiquer avec l’extérieur comme ceux placés sous ventilation artificielle.
Les chercheurs souhaitent développer une intelligence artificielle pour évaluer en continu les souffrances respiratoires chez ces patients.
Mis à jour le 14 juin 2021
Intelligence artificielle : un moyen d’analyser la dyspnée en service de réanimation
Cette recherche est menée par Maxens Decavèle, médecin
réanimateur dans le service de « Pneumologie, médecine intensive –
Réanimation », à l’Hôpital de la Pitié-Salpêtrière à Paris.
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Financement attribué en 2019 à Maxens Decavèle pour la réalisation d’une thèse de science.
Le phénomène de dyspnée
La dyspnée correspond à une perception subjective de gêne
respiratoire. Elle survient en général au cours de différentes pathologies
pulmonaires ou cardiaques, mais également lors de certains soins médicaux. Ce
symptôme est synonyme de manque d’air, de suffocation, de fort essoufflement…
Cette perception très désagréable de sa propre respiration est souvent associée
à la peur chez les patients : la peur de mourir. Elle peut entrainer une
souffrance physique et psychologique si elle persiste ou si elle se répète régulièrement.
En temps normal, ce symptôme est évalué à l’aide d’un questionnaire auquel est
soumis le patient.
Une évaluation difficile en service de réanimation
Il n’est en revanche pas possible d’évaluer de cette manière
la dyspnée chez des malades intubés et sous ventilation artificielle, les
personnes n’étant généralement pas en situation de communiquer avec l’extérieur.
La ventilation artificielle consiste à remplacer le rôle des poumons en y
envoyant de l’air afin d’oxygéner l’organisme. Différents paramètres entrent en
compte : débit d’air et volumes envoyés, diamètre du tube d’intubation,
fréquence respiratoire… autant d’éléments qui influencent la perception de la
respiration et peuvent provoquer un inconfort et une souffrance pour le patient.
Ainsi, une étude a montré que 50 % des patients en réanimation souffriraient de
dyspnée sévère !
De plus, l’incapacité de communiquer induit un sentiment de
perte de contrôle chez les patients, d’impuissance, qui majore la peur et les
conséquences psychologiques à plus long terme qu’elle peut laisser (stress post
traumatique).
Des signes visibles
Les soignants sont tout de même capables de détecter la
dyspnée chez un patient lorsque la parole est impossible, et de réagir en
conséquence. Ainsi, l'association d'anomalies « visibles » de la
respiration (trop rapide, laborieuse...) à des manifestations témoignant d’un
stress (accélération de la fréquence cardiaque) et d’une réponse émotionnelle
négative (expression apeurée du visage) permet d'identifier la dyspnée et de la
suivre "sans parole". Seulement, une partie de ces signes repose sur
des faits subjectifs, et leur contrôle ne peut se faire en continu, les
soignants ne pouvant pas être présents tout le temps au chevet du patient.
Une aide par l’intelligence artificielle
C’est ici qu’intervient le projet mené par Maxens
Decavèle : utiliser l’intelligence artificielle pour suivre en temps réel
la dyspnée chez les patients en réanimation. En pratique, il s’agirait de
mettre en place une caméra filmant le visage du patient en continu. L’image
capturée serait alors analysée automatiquement, à la recherche d’éléments
d’expression faciale témoignant d’une dyspnée. Le système préviendrait les
soignants qui feraient alors le nécessaire.
Durant son projet, le chercheur souhaite définir et
caractériser les expressions faciales de la dyspnée. Par ailleurs, il veut
appliquer les méthodes les plus modernes de l'intelligence artificielle pour
permettre l'identification de la souffrance respiratoire chez des patients
"non communicants" en conditions de vie réelle, dans le cadre du
soin, au travers d’une caméra à reconnaissance faciale automatisée.
Un tel dispositif représenterait un véritable pas en avant
pour une meilleure prise en charge de la dyspnée dans les services de
réanimation et permettre aux patients de « mieux vivre la
réanimation ».
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Mise à jour du dossier : juin 2021