ICUBAM : les algorithmes au service des soignants

L'un des principaux défis de la crise sanitaire causée par l'épidémie de COVID-19 a été et est toujours la disponibilité de lits en unités de soins intensifs (ICU en anglais) et la nécessité d'une ventilation mécanique invasive (IMV). Pour résoudre ces problématiques, une équipe constituée de médecins et de chercheurs a élaboré ICUBAM (ICU – Bed Activity Monitor), un outil opérationnel pour surveiller et visualiser en temps réel la disponibilité des lits de soins intensifs. Imaginé par un réanimateur, le Docteur Kimmoun du CHRU de Nancy, et conçu avec une équipe coordonnée par Julie Josse, Professeur au Centre de mathématiques appliquées de l’École polytechnique* et membre de l’équipe de recherche XPOP Inria, ICUBAM a été lancé dans la région du Grand-Est et s’est rapidement étendu en France. Aujourd’hui, 130 centres de soins intensifs utilisent ce dispositif dans 40 départements.

Créé en moins d’une semaine et open-source, ICUBAM a la particularité de réunir une équipe interdisciplinaire de réanimateurs, d'ingénieurs, de chercheurs, de statisticiens, de physiciens et d'informaticiens qui, ensemble ont permis de travailler sur ce concept allant de la collecte de données à l'analyse et à la communication de résultats en temps réel pour répondre aux besoins opérationnels dans un contexte d'urgence. Cette démarche a été réfléchie pour ne prendre que quelques secondes aux médecins qui renseignent l’occupation des lits deux fois par jour.

Mais la démarche d’ICUBAM ne s’arrête pas là. En effet, en plus de signaler l’occupation, l’équipe travaille sur un objectif de prédiction de la pénurie de lits en anticipant les besoins à 1, 2, 5 voire 7 jours.

Grâce à une équipe interdisciplinaire d’Inria, de l’X et des nombreux médecins et urgentistes, ce projet associe un ensemble de compétences synergiques et uniques allant de la biostatistique à la science des traumatismes, en passant par l'apprentissage automatique, l'informatique et l'ingénierie des données. Ils entendent ainsi répondre à un double objectif : sociétal pour venir en aide aux médecins et au patients, mais également scientifique pour traiter efficacement des données hétérogènes, provenant de différentes sources, à différentes échelles de temps et d’espace.

> En savoir plus sur le projet ICUBAM : Visitez la page dédiée sur le site de l'Inria

Pour aller plus loin :

Le Docteur Kimmoun et Julie Josse travaillent également sur un second projet de recherche qui vise à anticiper les besoins de respirateurs pour les patients admis à l’hôpital avec un apprentissage automatique basé sur l’évolution des symptômes chez les patients précédemment admis.

En établissant un score clinico-biologique dans les 12h suivant son admission, ils espèrent ainsi évaluer au plus juste le risque d’intubation du patient à la suite de son hospitalisation pour un COVID-19.

> A lire aussi : Les travaux de Julie Josse au service des patients traumatisés

*CMAP, une Unité mixte de recherche CNRS – École polytechnique, en partenariat avec Inria.