Contribution à la génération d'outils pour l'analyse de profils d’anesthésie visant l’identification des étapes caractéristiques et des situations critiques en anesthésie

Type de poste
Niveau d'étude minimal
Dates
Durée du poste
Contrat renouvelable
Contrat non renouvelable
Date de prise de fonction
Date de fin de validité de l'annonce
Localisation
Adresse

Faculté des Sciences et des Techniques
2 chemin de la Houssinière
44322 Nantes 3
France

Contacts
Hugo Boisaubert
Christine Sinoquet
Email du/des contacts
hugo.boisaubert@ls2n.fr
christine.sinoquet@univ-nantes.fr
Description

Le stage se situe dans un contexte de partenariat interdisciplinaire entre le LS2N (Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes / UMR CNRS 6004), LE SiMU (Laboratoire Expérimental de Simulation en Médecine Intensive de l'Université de Nantes) et le CHU de Nantes.

LE SiMU permet de se perfectionner dans la gestion de situations critiques dans sept spécialités médicales. Le SiMU intervient sur simulateurs de patients haute-fidélité (mannequins), avec immersion des acteurs en formation dans une équipe médicale humaine pleine-échelle interprofessionnelle.

Le projet EXAN (Acquisition et consolidation d’EXpertise en ANesthésie) vise à développer au SiMU de nouvelles modalités d’acquisition et de consolidation de l’expertise médicale en situation d’urgence,assistées par le numérique. La discipline sélectionnée est l’anesthésie. Actuellement, les scénarios simulant une complication sont élaborés en amont de la formation, selon les objectifs de la formation et en fonction du vécu et du degré d’expertise des formateurs. Le nombre de ces scénarios est limité.

Pour varier les scénarios, le projet EXAN a pour objectif de développer un générateur automatique de scénarios d'apprentissage, réactifs aux actions de l'apprenant, et qui exploitera des données d’anesthésie.

Chaque année, le CHU de Nantes réalise plus de 45 000 chirurgies dont la majorité implique une anesthésie générale. Lors d’une anesthésie générale, plusieurs informations sont enregistrées automatiquement à des fins médico-légales et scientifiques. Ces informations définissent le profil anesthésique du patient. Un profil anesthésique est constitué d'une trace d'événements et de séries temporelles. La trace d'événements recense les événements successifs de l'anesthésie (actions de l'équipe médicale, réactions du patient). Les séries temporelles transcrivent l'évolution des paramètres physiologiques du patient (par exemple, la tension artérielle).

Lors d’une anesthésie générale, une situation opératoire dite "critique" peut survenir, qui met en péril immédiat la vie du patient.

Le stage vise deux objectifs :
•à partir des enregistrements d'une cohorte de patients soumis au même type de chirurgie, être capable de déterminer automatiquement les étapes caractéristiques de l'anesthésie spécifique à ce type de chirurgie,
•à partir des enregistrements de plusieurs cohortes de patients, être capable d’identifier automatiquement les situations dites "critiques" dans des traces d'événements et des séries temporelles.

Pour atteindre ces objectifs, le stagiaire contribuera à la mise au point de stratégies reposant sur des techniques de fouille de données et d'apprentissage automatique, et traitant des données hétérogènes temporelles, potentiellement de forte volumétrie. Dans un contexte fortement interdisciplinaire, pour traiter ces données spécifiques, le stagiaire bénéficiera notamment de l'expertise apportée par la collaboratrice médecin anesthésiste, partenaire scientifique du projet EXAN pour le CHU, et LE SiMU, dont elle est la responsable.

Equipe adhérente personne morale SFBI
Equipe Non adhérente