Contribution au développement d'un système d'aide à la surveillance de patients hospitalisés en unités de soins intensifs

Adecision support tool to improve monitoring in intensive care units

• Auteur / Autrice : Lyes Badji
• Direction : Sylviane Gentil
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique et productique
• Date : Soutenance en 2007
• Etablissement(s) : Grenoble INPG
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Grenoble Images parole signal automatique (2007-....)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Monitorage médical

Diagnostic -- Appareils et matériel

Hospitalisés

Unités de soins intensifs

Mots clés libres

Hospitalisés , Données physiologiques , Surveillance

Signaux , Représentation qualitative

Source de problèmes vitaux , Alarme

Résumé

Le travail de cette thèse se situe dans le cadre général d'aide à la surveillance de patients en USls. Nous avons présenté une méthode d'extraction d'informations à partir des données physiologiques, en l'occurrence des tendances décrivant le comportement de patients en USls. Cette méthode, développée précédemment par [Charbonnier, 2005] au sein du LAG, repose sur un processus de représentation qualitative des signaux. Cette représentation réduit considérablement la quantité de données manipulées, ce qui facilite le travail de surveillance de l'opérateur et l'aide à interpréter les données. Après avoir apporté des modifications sur la méthodologie d'extraction de tendances, nous avons développé un système de filtrage d'alarmes en ne se basant au début que sur les tendances, où nous avons essayé de reconnaître quelques événements cliniques sur les différents paramètres physiologiques surveillés. En second lieu, nous avons présenté un système de filtrage d'alarmes plus spécifique au signal Sp02 (source de problèmes vitaux) en se basant sur les tendances ainsi que des indices de changement liés aux deux fonctions respiratoire et hémodynamique (circulation sanguine).

The work of this thesis is within the general framework of assistance at the monitoring of patients in ICUs. We presented a method of information's extraction from the physiological data, formulated in trend, describing the behaviours of patients in ICUs. This method, developed previously by [Charbonnier, 2005], is based on a qualitative representation of the signais. This representation reduces considerably the quantity of data, which facilitates the work of monitoring of the operator and the assistance to interpret the data. After having made modifications on the trend extraction methodology, we developed a filtering alarms system based, at first, only on the trend representation, where we tried to recognize some clinical events on the various supervised physiological parameters. Secondly, we focused work on alarm filtering occurring on the oxygen saturation (Sp02) signal, used to detect vital problems. The designed system is able to recognize on line severa 1 events occurring on Sp02 and assists the medical staff in its decision process using a multivariable analysis of several physiological parameters.