Les samedi 20 et dimanche 21 janvier 2018, plus de 160 participants dont 103 experts en science des données, 31 médecins et 29 professionnels ayant des profils associant des compétences médicales et en science des données, se sont retrouvés pour la première fois au Campus Picpus, à l’hôpital Rothschild, AP-HP pour le datathon DAT-ICU (Intensive Care Unit).
Cet évènement, co-organisé par l’Assistance Publique – Hôpitaux de Paris, la Société de Réanimation de Langue Française, l’université Paris Descartes et le Massachusetts Institute of Technology - MIT Critical Data, a permis à une vingtaine d’équipes de travailler et d’échanger sur différents enjeux rencontrés dans les services de réanimation.
Quatre projets ont été sélectionnés et invités à présenter leurs travaux au congrès Réanimation 2018 de la SRLF lors de la session DAT-ICU organisée le mercredi 24 janvier 2018 (12h35 à 13h55).
Les participants (originaires à 80% de France, d’autres pays d’Europe pour 12%, Amérique (USA, Canada, Brésil) : 5%, Asie et 2% d’Afrique) ont développé des pistes de recherche innovantes en utilisant la base de données de réanimation développée par le laboratoire de physiologie computationnelle du Massachusetts Institute of Technology (MIT Critical Data). > Lire le communiqué « DAT-ICU : un datathon organisé les 20 et 21 janvier 2018 pour rapprocher les réanimateurs et les experts en analyse de données ».
Les équipes lauréates et finalistes pourront également reproduire leurs approches sur l’entrepôt de données de santé de l’AP-HP en déposant un protocole au conseil scientifique et éthique associé.
Les projets lauréats:
> SIMI-SEPSIS
Ce projet vise à fournir des recommandations sur l’intensité du traitement à mettre en œuvre pour les patients en choc septique, en s’appuyant sur l’historique de patients similaires.
> DLDIY
Le projet consiste à coder automatiquement les diagnostics associés à certains séjours en réanimation et à classifier des groupes de patients de manière non supervisée. Pour cela, ils ont recours à une approche originale de réduction de la complexité des données de santé, aussi bien sur les données textuelles non structurées, que sur une dizaine de milliers de paramètres structurés.
Les projets finalistes:
> ACTERREA
Ce projet permet de prédire les épisodes d’instabilité hémodynamique dans les 14 heures après l’admission en réanimation, sur la base des données des 2 premières heures, grâce à la combinaison de plusieurs modèles d’apprentissage machine.
> ACTIVE LEARNING
Un projet d’apprentissage actif, visant à annoter des données non structurées en minimisant les ressources d’annotation manuelles nécessaires. L’exemple utilisé a été l’annotation d’un antécédent médical d’hypertension.
-la formation continue et l’enseignement post-universitaire,
- la promotion de la recherche clinique et l’évaluation de l’activité de réanimation à l’hôpital.
A travers ces deux axes, la SRLF et, avec elle, l’ensemble du monde de la réanimation, poursuit un objectif fondamental : donner à la réanimation sa juste place dans le système sanitaire.
Ses objectifs principaux sont l’amélioration des soins en urgences vitales et en réanimation, et la promotion de ces derniers auprès des organismes officiels et publics. La SRLF tente aussi d’accroitre ses relations avec d’autres associations ou sociétés de réanimation dans les pays francophones afin de développer la politique officielle de la Francophonie.Pour parvenir à ses objectifs, la SRLF développe, diffuse et promeut des travaux autour de plusieurs thèmes comme la réflexion éthique, la recherche clinique, les bonnes pratiques à mettre en place, et leur évaluation. https://www.srlf.org/
