A l’INRIA, des chercheurs planchent sur un modèle mathématique pour optimiser le parcours patient
publié le 8 janvier 2024
Exploiter les données – données massives, de préférence – afin d’optimiser les soins. La prescription est désormais bien connue. C’est plus spécifiquement sur le parcours du patient, en milieu hospitalier et péri-hospitalier, que des chercheurs de l’INRIA (France), spécialisés en mathématiques appliquées, se sont penchés, en collaboration avec des bio-statisticiens et des professionnels de santé. Cadre de ces développements : le projet PATH (PArcours paTient en milieu Hospitalier) de l’INRIA.
Le but : développer un outil et, en première instance, un modèle mathématique afin d’exploiter plus judicieusement les données à disposition afin de servir d’aide à la prise de décision pour la prise en charge et le suivi du patient.
Le projet de recherche, qui a duré deux ans, est mené par des chercheurs en mathématiques appliquées du centre Inria de l’Université de Lille, assistés par des médecins et des biostatisticiens du CHU de Lille.
Leurs travaux se sont appuyés sur d’importants jeux de données dont disposait le CHU et qui concernent des personnes âgées de plus de 75 ans, considérées comme vulnérables d’un point de vue santé, “exposées au risque d’hospitalisations répétées”.
Objectif : concevoir un “modèle de parcours” afin de mieux objectiver les décisions – nouvelle hospitalisation, retour à domicile ou dans une maison de repos et de soins.
Etape suivante : valider le modèle, entraîner l’algorithme en recourant à des techniques d’apprentissage statistique afin d’“extraire automatiquement les données d’intérêt [à partir des observations faites chez un nouveau patient, les analyser à l’aide d’un modèle adapté] et conclure, par exemple, pour une pathologie donnée, à la présence ou à l’absence de signes cliniques marqués”, peut-on lire sur le site de l’INRIA.
L’objectif est donc d’obtenir un outil d’avis pour aide à la décision (sans remplacer le praticien). L’avis pouvant par exemple être une conclusion de “parcours à risque ou non (décès, hospitalisations multiples, événements indésirables, etc.).”
Sophie Dabo, responsable du projet Modal et professeur en mathématiques appliquées à l’Université de Lille : « Proposer un outil d’accompagnement solide, capable d’automatiser certaines étapes d’extraction et d’analyse des données dans la construction du parcours patient »
Source : INRIA
Lien vers le projet PATH (PArcours paTient en milieu Hospitalier) de l’INRIA.