Un problème récurrent dans les services d’urgence des hôpitaux publics du monde entier est l’afflux massif de patients. Cela signifie que les salles d’urgence sont confrontées à la capacité de résolution des équipes cliniques et à la demande accrue de soins. Les décompensations hyperglycémiques sont parmi les situations les plus détectées dans ce service. À l’exception des hyperglycémies graves, les professionnels des services d’urgence se concentrent sur le contrôle de la pathologie aiguë principale pour laquelle le patient s’est présenté aux urgences. Par conséquent, bon nombre des décompensations hyperglycémiques demeurent sans contrôle adéquat.
L’une des mesures possibles à adopter pour résoudre ce problème est l’application de systèmes structurés d’alerte précoce basés sur une modélisation prédictive à partir des informations contenues dans le dossier médical électronique du patient.
Avec eux, les soins peuvent être priorisés en fonction du degré d’urgence médicale, aidant le clinicien à prendre des décisions finales et à optimiser la répartition des ressources humaines et matérielles en fonction des besoins des patients.
Ainsi, ces systèmes d’alarme pourraient être utilisés pour identifier les facteurs de risque d’événements indésirables et prévenir l’aggravation de l’état du patient.
Dans ce contexte, l’objectif de ce projet est de développer des modèles prédictifs et des règles prédiction clinique d’évolution à risque.
Sur la base de ces modèles prédictifs, l’objectif final est d’établir un système d’alarme précoce (basé sur le dossier médical électronique) qui classe automatiquement les patients se présentant à l’urgence avec une hyperglycémie, en différents groupes de gravité et qui peut être utilisé dans la pratique clinique en les intégrant dans le dossier clinique.