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Douleur : vers des traitements mieux ciblés grâce à l'intelligence artificielle

Des modèles d’intelligence artificielle pourraient permettre d’estimer plus précisément le niveau de douleur ressentie par les patients. A terme, leur souffrance pourrait donc être mieux prise en charge.

Douleur : vers des traitements mieux ciblés grâce à l'intelligence artificielle monkeybusinessimages/iStock




L'ESSENTIEL
  • Pression artérielle, fréquences cardiaque et respiratoire, température et taux d'oxygène permettraient de caractériser un niveau de douleur
  • C'est en utilisant l'intelligence artificielle pour analyser ces critères que des chercheurs espèrent trouver des traitements mieux ciblés

La pression artérielle, la fréquence cardiaque, la température, la fréquence respiratoire et le taux d'oxygène d’un patient pourraient-ils permettre de caractériser son niveau de douleur ? C’est l’avis de plusieurs chercheurs de l'Université Johns Hopkins, aux Etats-Unis, qui viennent de publier leurs travaux dans la revue PLOS Computational Biology. Selon eux, ces cinq données vitales permettent de déterminer le niveau de souffrance des patients. De ce constat, ils ont créé une intelligence artificielle capable de les collecter et de les traiter. A la fin de leur expérience, celle-ci était capable de mesurer le niveau du mal, mais aussi le changement et le ressenti de la douleur - c’est-à-dire la douleur subjective - en temps réel d’un patient. En effet, d’une personne à l’autre, la souffrance n’est pas perçue et ni vécue de la même manière. Ainsi, cette technologie pourrait ouvrir la voie à de nouveaux traitements de la douleur, plus personnalisés.  

Les gestion de la douleur est essentielle pour les patients atteints de drépanocytose

Lors de leurs travaux, les scientifiques ont travaillé sur des personnes atteintes de drépanocytose, une maladie génétique héréditaire affectant la structure de l’hémoglobine. Les globules rouges sont déformés et ont des difficultés à circuler. Cela peut occasionner des caillots dans les vaisseaux, ce qui induira des complications et des souffrances. Les patients analysés étaient tous hospitalisés à cause de fortes douleurs.  Pour les personnes atteintes de drépanocytose, la gestion de celles-ci est essentielle car il n'existe aucun traitement curatif contre cette pathologie. Le mal revient toujours, lors des périodes de crise. Pour soulager les malades, la seule prise en charge proposée est médicamenteuse, avec des analgésiques par exemple. Mais sur le long terme, si les prises sont trop régulières, ils peuvent entraîner une dépendances ou des effets indésirables

Une intelligence artificielle capable d’analyser la douleur subjective

Les chercheurs ont donc développé un système d’intelligence artificielle capable d’analyser les données - pression artérielle, fréquences cardiaque et respiratoire, température et taux d'oxygène - de ces patients atteints de drépanocytose et hospitalisés. Fort de ces cinq éléments, l’intelligence artificielle pouvait déterminer leur niveau de douleur des individus : faible, modéré ou élevé. Mais, plus l’intelligence artificielle traitait d’informations, plus elle devenait précise. Les scientifiques se sont finalement rendus compte qu’elle indiquait aussi le niveau de souffrance ressentis par les patients, c’est-à-dire subjectif, et les changements de douleur. Ainsi, ils en ont conclu que la souffrance des malades était analysée plus précisément par l’intelligence artificielle, qui prenait en compte ces cinq données vitales des patients. 

L’espoir de traitements plus ciblés

Auparavant, il existait déjà des dispositifs d’intelligence artificielle pour mesurer la douleur. Ils se basaient sur des mesures physiologiques objectives, comme l'activité musculaire ou des expressions faciales. Mais, jusqu’à présent, seules quelques études avaient envisagé d’utiliser l’intelligence artificielle avec des données physiologiques récoltées régulièrement. “Des études comme la nôtre montrent le potentiel de l’intelligence artificielle pour améliorer notre capacité à surveiller les patients de manière moins invasive et, en fin de compte, à être en mesure de fournir des traitements au bon moment et ciblés”, souligne Mark Panaggio, l’un des principaux auteurs de l’étude. A l’avenir, les chercheurs aimeraient adapter ce modèle à d’autres types de données, comme les trackers de fitness. Plus il y aura d’informations prises en compte, meilleurs seront les outils pour prévenir et soigner la douleur.

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