Quand les fausses alarmes polluent les soins intensifs

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Quand les fausses alarmes polluent les soins intensifs
29.10.15 - Deux doctorants de l’EPFL ont développé des algorithmes capables d’éliminer les fausses alarmes qui polluent les unités des soins intensifs. Pour cela, ils ont eu l’idée de croiser les données des électrocardiogrammes et celles de la vision optique du rythme cardiaque. Un travail qui a reçu le 1er prix du Computing in Cardiology au MIT.


Une des particularités des soins intensifs est l’incessant concert d’alarmes. 90 % d’entre elles sont fausses et elles sont si nombreuses que le personnel médical, pour finir, n’y prête plus l’attention voulue. Plusieurs paramètres sont à l’origine de ces fausses alertes, notamment, lorsque les électrodes posées sur le patient bougent, provoquant des artefacts qui engendrent une alarme. Ces alertes se succèdent, se juxtaposent s’additionnent jour et nuit. Elles ont un impact négatif sur les patients comme sur l’équipe médicale, elles peuvent perturber le sommeil du patient mais, surtout, elles endorment la vigilance du soignant.

Réduire les fausses alarmes d’arythmie cardiaque était justement le thème choisi par le MIT et la conférence Computing in Cardiology pour son édition 2015. Chaque année, les deux organismes coordonnent une compétition dans le domaine informatique en cardiologie afin d’améliorer la prise en charge du patient. Sibylle Fallet et Sasan Yazdani, doctorants de l’Applied Signal Processing Group ont relevé le défi. La voie qu’ils ont choisie leur a permis, non seulement de diminuer de moitié les fausses alarmes, mais aussi de remporter la première place du concours.

Bradycardie, tachycardie, asystolie, arythmie, fibrillation... Les deux doctorants de l’EPFL connaissent déjà le jargon médical, en effet, leurs recherches portent sur le traitement du signal en cardiologie. «Ce challenge était exactement dans la ligne de leurs projets respectifs, précise Jean-Marc Vesin, maître d’enseignement et recherche, Sybille travaille sur un algorithme d’estimation instantanée qui permettra de mieux surveiller, par exemple, les fonctions vitales des prématurés, et Sasan a développé un algorithme capable de détecter de manière fiable les pics des ondes R dans les ECG pour améliorer, notamment, des capteurs installés dans des habits intelligents.»

Comme tous les autres concurrents, les doctorants ont dû se pencher sur les électrocardiogrammes de quelque 1250 patients. « Nous pouvions avoir différents signaux. Même s’ils n’étaient pas toujours de bonne qualité, la plupart du temps nous avions les ECG et les données visuelles des PPG que l’on perçoit avec un capteur placé au bout du doigt,» explique Sibylle Fallet.
La PPG, ou photoplethysmographie de pouls, utilise la technologie de l’absorbance lumineuse pour détecter les ondes produites par les pulsations cardiaques.
La difficulté majeure dans ce genre d’exercice est d’extraire précisément la fréquence cardiaque. La qualité des signaux pouvant être variable, il devient compliqué de détecter chaque battement. Les deux algorithmes développés par Sibylle et Sasan travaillent en alternance et peuvent combler les lacunes de l’autre. Si l’activité électrique ne s’inscrit pas clairement sur l’électrocardiogramme, la fréquence des oscillations de la photoplthysmographie permet de compléter l’information.
«Grâce à ce double suivi on a pu supprimer 87 % des fausses alarmes, ajoute la jeune chercheuse, tout en étant capable de détecter les véritables alertes.»
«Lorsque l’on travaillait on avait toujours en tête que cela pouvait être implanté sur de vrais moniteurs dans les soins intensifs, donc la plupart de nos algorithmes fonctionnent en temps réel, et ne demandent pas trop de mémoire pour faire les calculs», conclu Sasan.