...

Mise au point par des chercheurs texans et testée avec succès sur une période de huit mois, cette technologie d'intelligence artificielle devrait rassurer les personnes âgées qui redoutent les chutes et les blessures qui s'ensuivent et faciliter la tâche des cliniciens et des soignants à domicile.Alors que de plus en plus d'applications médicales basées sur l'IA voient le jour, celle que vient de développer une équipe du Houston Methodist est particulièrement bienvenue.Capable de prédire le risque de chutes graves des patients et donc de les prévenir, elle répond à un immense besoin, au vu notamment du vieillissement des populations.Les chutes sont en effet un problème majeur chez les personnes âgées. Elles peuvent entraîner de sévères blessures ayant pour conséquences une perte d'autonomie, de la dépendance, et une augmentation des dépenses médicales, des durées d'hospitalisation et des litiges.Basée sur un mécanisme d'apprentissage automatique nourri, au départ, avec plus de 2.000 paramètres cliniques et données démographiques de patients tels que la densité osseuse, les diagnostics, les procédures antérieures, etc., cette application calcule le niveau de risque de chutes d'une personne et un indice de sévérité des blessures qui peuvent s'ensuivre.Le cas échéant, pour empêcher des personnes à haut risque de blessures graves de tomber, qu'elles soient en milieu hospitalier, en MRS ou avec des soignants à domicile, l'app va ensuite déclencher des interventions sur mesure et inciter à la mise en place d'une surveillance particulière, au-delà des procédures standards de prévention mises en oeuvre pour l'ensemble des patients.Les données peuvent être intégrées dans le dossier médical électronique du patient et, dans ce cas, l'application transmet automatiquement aux professionnels de santé concernés le niveau de risque de chute du patient.Pour la personne âgée à risque de chutes graves, l'avantage de cette technologie est immédiat : la baisse envisagée de l'incidence des chutes et des blessures offre l'espoir d'une réduction de la perte d'autonomie et de la dépendance.Pour l'hôpital ou les équipes de soins de proximité, c'est une économie considérable d'énergie, et de ressources. Et pour les systèmes de soins de santé, cela signifie moins de dépenses.Signalons encore que les chercheurs du Houston Methodist ont mené une étude à l'issue de laquelle ils apportent la preuve de l'efficacité de leur nouvelle technologie dans le traitement de données patients multi-sources et la justesse de ses prédictions quant à l'incidence et la sévérité des chutes. La période de test a duré huit mois.