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Le tri des patients à l’arrivée aux urgences est un passage obligé en amont de la prise en charge à l’hôpital. Y compris pour les victimes de traumatisme grave. C’est cette étape qui oriente les cas en fonction des blessures et de leur gravité : traumatisme crânien, hémorragie, lésions de la colonne vertébrale… Une étape cruciale car elle décide des moyens mobilisés à l’arrivée du blessé dans le service des urgences. Par exemple, si une hémorragie est suspectée, la procédure est de préparer un bloc opératoire et une équipe d’intervention, et d’acheminer du sang pour une transfusion.
Un mauvais aiguillage peut être fatal. « C’est pour ça que c’est important d’essayer d’anticiper au mieux les besoins des patients », explique Tobias Gauss, anesthésiste-réanimateur au CHU de Grenoble. Une équipe pluridisciplinaire, dont il fait partie, a voulu tester ce qu’une intelligence artificielle (IA) pourrait apporter au diagnostic en termes de précision et de gain de temps. Ils ont développé Shockmatrix, une IA d’assistance au triage. Leur outil, conçu grâce à un partenariat avec l’entreprise grenobloise Capgemini, utilise la technologie de l’apprentissage machine : l’algorithme a été nourri avec les données de 50 000 admissions à l’hôpital, issues du registre national des patients traumatisés sévères. L’IA est censée ensuite pouvoir proposer un diagnostic.
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