Unir les disciplines pour combattre les infections nosocomiales
Chaque année, des milliers de patients contractent une infection associée aux soins (IAS) au cours de leur prise en charge à l’hôpital. La Cour des Comptes estimait en 2019 que ces IAS étaient responsables de près de 4000 décès annuels en France.
Spontanément, nous pensons aux risques liés à l’état de santé des patients eux-mêmes. Mais la réalité est plus complexe : l’organisation des soins joue aussi un rôle majeur dans la contraction d’une IAS. Gestion des chambres et des lits, disponibilité du personnel, hygiène des espaces partagés, … autant de facteurs qui, selon les estimations, seraient impliqués dans au moins 20% des infections nosocomiales. En croisant les disciplines et en analysant les données de terrain, il devient possible d’anticiper ces risques et d’optimiser les pratiques.
C’est ainsi que l’étude « Facteurs organisationnels et prévention du risque d’infections associées aux soins » a vu le jour sous la direction de Philippe BERTHELOT (GIMAP), Muriel PEREZ (COACTIS), Martine Seville (COACTIS) et Tao WANG (DISP). Un projet de recherche pluridisciplinaire associant médecine, gestion et IA. En effet, si l’étude de la littérature montre bien les différents facteurs explicatifs du risque d’IAS, ces derniers sont pourtant rarement combinés et l’on retrouve d’un côté les facteurs explicatifs liés au patient (score de sévérité, pathologie, …) et de l’autre les facteurs organisationnels (RH disponible, taux d’occupation des lits, …).
En 2024, Zahir Ahmad, étudiant au sein du Master Machine Learning et Data Mining de l’Université Jean Monnet intègre ce projet de recherche à travers des stages menés au sein du laboratoire Coactis et avec le soutien de la Fondation de l’UJM.Zahir Ahmad a ainsi développé un modèle d’apprentissage automatique reposant sur une analyse en combinaison de facteurs dans les unités de soins intensifs (USI). Ce travail permet ainsi de mieux comprendre le risque d’IAS et in fine de mieux l’anticiper
Présentant le résultat de ses travaux lors de la Matinale de la Fondation, le 9 septembre dernier dans les locaux de Coactis, Zahir a apporté la preuve de la faisabilité d’une lecture en combinaison de facteurs. Cette étude pilote a ainsi combiné les « données intrinsèques des patients» de la mission SPIADI (Surveillance et Prévention des Infections Associées aux Dispositifs Invasifs) et les données extrinsèques (données organisationnelles) du CHU de Saint-Etienne (environ 500 patients). Ces résultats et le travail mené par les chercheurs feront prochainement l’objet d’une publication scientifique.
La phase pilote ayant permis d’attester de la faisabilité et de l’intérêt d’une lecture pluridisciplinaire du risque d’IAS à l’aide de l’IA, il s’agit maintenant de trouver de nouveaux financements pour poursuivre ce travail et passer à l’échelle nationale en intégrant de nouveaux établissements de santé.
